[发明专利]用于将卷积神经网络应用于图像的方法和图像处理实体有效
| 申请号： | 201811525270.9 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109961083B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | N·丹尼尔松;S·莫林;M·斯堪斯 | 申请（专利权）人： | 安讯士有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 李烨;杨晓光 |
| 地址： | 瑞典*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 公开了一种用于将卷积神经网络应用于图像的方法和图像处理实体(400)。图像处理实体(400)在使用卷积内核提供特征图的同时处理(A020)图像，由此特征图的第二特征图尺寸大于用其训练了特征内核的特征图的第一特征图尺寸。此外，图像处理实体(400)以步进方式重复应用(A040)特征内核到特征图，其中特征内核被训练以基于第一特征图尺寸的特征图识别特征，其中特征内核具有第一特征图尺寸，其中通过将卷积内核卷积在具有第一图像尺寸的图像上来获得特征图，这使得，至少由于卷积，特征图具有第二特征图尺寸，其中步进方式由大于第一特征图尺寸的一半的步长表示。还公开了对应的计算机程序(703)和计算机程序载体(705)。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 卷积 神经网络 应用于 图像 方法 处理 实体 | ||
【主权项】：
1.一种用于将卷积神经网络应用于图像的方法，其中所述卷积神经网络包括用于卷积第一图像尺寸的图像以提供特征图的卷积内核，以及被训练为基于所述特征图识别图像中的特征的特征内核，其中所述第一图像尺寸小于向其应用所述卷积神经网络的所述图像的第二图像尺寸，其中所述方法包括：在使用所述卷积内核提供特征图的同时处理(A020)所述图像，由此所述特征图的第二特征图尺寸大于用其训练所述特征内核的所述特征图的第一特征图尺寸，以及以步进方式重复应用(A040)所述特征内核到所述特征图，该步进方式指所述特征内核到所述特征图的连续应用的位移，其中所述特征内核被训练以基于所述第一特征图尺寸的所述特征图识别所述特征，其中所述特征内核具有所述第一特征图尺寸，其中通过将所述卷积内核在具有所述第一图像尺寸的图像上卷积获得所述特征图，这使得，至少由于卷积，所述特征图具有所述第二特征图尺寸，其特征在于，所述步进方式由大于所述第一特征图尺寸的一半的步长表示。
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