[发明专利]卷积神经网络的迁移学习的系统、计算机实现方法、介质有效
| 申请号： | 201880023966.3 | 申请日： | 2018-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN110494890B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | R·M·乌伦布罗克;陈洋;D·科斯拉 | 申请（专利权）人： | 赫尔实验室有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/44;G06V20/56;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 李艳芳;王小东 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及卷积神经网络的迁移学习的系统、计算机实现方法、介质。描述了用于将针对彩色(RGB)图像设计和训练的卷积神经网络(CNN)转换成关于红外(IR)图像或灰阶图像工作的CNN。转换后的CNN包括一系列神经元卷积层，这些神经元卷积层被布置在具有对应深度切片的一组内核中。使用转换后的CNN来执行对象检测。基于对象检测来控制自主装置的机械组件。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 迁移 学习 系统 计算机 实现 方法 介质 | ||
【主权项】：
1.一种用于卷积神经网络CNN的迁移学习的系统，所述系统包括：/n一个或更多个处理器和非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质上编码有可执行指令，使得当执行所述可执行指令时，所述一个或更多个处理器执行以下操作：/n将针对彩色RGB输入的预训练CNN转换成能够应用至红外IR输入图像和灰阶输入图像的CNN，得到转换后的CNN，/n其中，所述转换后的CNN包括一系列神经元卷积层，其中，各个卷积层处的神经元被布置在具有对应深度切片的一组内核中；/n使用所述转换后的CNN来执行对象检测；以及/n基于所述对象检测来控制自主装置的机械组件。/n
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