[发明专利]一种基于卷积神经网络结构提取图像特征的方法在审

专利信息
申请号: 201910121702.8 申请日: 2019-02-17
公开(公告)号: CN109886331A 公开(公告)日: 2019-06-14
发明(设计)人: 王楷元;段迅达;其他发明人请求不公开姓名 申请(专利权)人: 太原理工大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 太原市科瑞达专利代理有限公司 14101 代理人: 卢茂春
地址: 030024 山西*** 国省代码: 山西;14
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摘要: 一种基于卷积神经网络结构提取图像特征的方法,属于计算机深度学习领域,其特征是采用不同大小卷积核相结合,在提升网络深度的同时,对网络提取的特征进行降维。本发明增加了卷积神经网络的深度,提高网络提取图像特征的能力,同时避免了由于网络深度增加带来的计算量增大,梯度弥散消失等问题,加快了神经网络的训练过程,提升了网络的性能。
搜索关键词: 神经网络结构 提取图像特征 网络提取 卷积 卷积神经网络 神经网络 图像特征 训练过程 网络 计算量 卷积核 弥散 降维 计算机 学习
【主权项】:
1.一种基于卷积神经网络结构提取图像特征的方法,其特征是采用不同大小卷积核相结合,在提升网络深度的同时,对网络提取的特征进行降维。
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