[发明专利]图数据识别方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201910503194.X | 申请日： | 2019-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN110378372A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 张一帆;史磊 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院;中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人： | 孟德栋 |
| 地址： | 211135 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种图数据识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取输入已训练的卷积神经网络的当前卷积层的输入特征图，输入特征图为根据图像数据生成的特征图，获取当前卷积层的第一偏置矩阵，其中第一偏置矩阵为生成已训练的卷积神经网络时生成的矩阵，根据输入特征图生成第二偏置矩阵，获取参考邻接矩阵，计算参考邻接矩阵、第一偏置矩阵和第二偏置矩阵的和，得到目标邻接矩阵，获取当前卷积层的卷积核，根据当前卷积层的卷积核、目标邻接矩阵和输入特征图生成目标输出特征图，根据目标输出特征图，识别出图数据的识别结果。对现有的固定的邻接矩阵基础上增加可调整的偏置矩阵，提高已训练的卷积神经网络的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 矩阵 偏置 邻接矩阵 输入特征 卷积 卷积神经网络 特征图 计算机设备 存储介质 目标输出 卷积核 图生成 图数据 图像数据生成 参考 固定的 可调整 准确率 出图 申请 | ||
【主权项】：
1.一种图数据识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取输入已训练的卷积神经网络的当前卷积层的输入特征图，所述输入特征图为根据图数据生成的特征图；获取所述当前卷积层的第一偏置矩阵，其中所述第一偏置矩阵为生成所述已训练的卷积神经网络时生成的矩阵；根据所述输入特征图生成第二偏置矩阵；获取参考邻接矩阵，计算所述参考邻接矩阵、所述第一偏置矩阵和所述第二偏置矩阵的和，得到目标邻接矩阵；获取所述当前卷积层的卷积核；根据所述当前卷积层的卷积核、所述目标邻接矩阵和所述输入特征图生成目标输出特征图；根据所述目标输出特征图，识别出所述图数据对应的识别结果。
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