[发明专利]一种用于目标重建的嵌套结构的渐进式稠密网络在审
| 申请号： | 201910840115.4 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110674926A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 李隆熹;王小娥;马丽红;韦岗 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 44245 广州市华学知识产权代理有限公司 | 代理人： | 裴磊磊 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于目标重建的嵌套结构的渐进式稠密网络，包括局部稠密块和全局稠密块；局部稠密块包括局部稠密连接、局部特征融合和局部残差学习；局部稠密连接用于将局部稠密块中卷积单元的输出都输入到之后所有的卷积单元；局部特征融合用于卷积单元的分层特征融合学习；局部残差学习用于构建输入数据更加稀疏的网络；全局稠密块包括全局稠密连接、全局特征融合和全局残差学习；全局稠密连接用于将每一个局部稠密块的输出都输入到之后所有的局部稠密块；全局特征融合用于局部稠密块的分层特征融合学习；全局残差学习构建输入数据更加稀疏的网络。本发明充分利用了不同尺度的分层特征，并且减轻了由网络加深引起的消失梯度和梯度爆炸问题。 | ||
| 搜索关键词： | 稠密 残差 全局 分层 卷积 融合 局部特征 全局特征 特征融合 学习 构建 稀疏 网络 目标重建 嵌套结构 输出 尺度 爆炸 加深 | ||
【主权项】：
1.一种用于目标重建的嵌套结构的渐进式稠密网络，其特征在于，包括局部稠密块和全局稠密块；/n局部稠密块包括局部稠密连接、局部特征融合和局部残差学习；/n局部稠密连接用于将局部稠密块中卷积单元的输出都输入到该局部稠密块中的之后所有的卷积单元；/n局部特征融合用于将当前局部稠密块的输入和之前保留的卷积单元的输出进行特征融合学习，自适应地选择特征；/n局部残差学习用于构建输入数据更加稀疏的网络；/n在每个局部稠密块之前均设置一个瓶颈层；局部稠密块含有卷积单元，卷积单元包含卷积层和ReLU层；/n全局稠密块包括全局稠密连接、全局特征融合和全局残差学习；/n全局稠密连接用于将每一个局部稠密块的输出都输入到之后所有的局部稠密块；/n全局特征融合用于将之前保留的局部稠密块的输出进行特征融合学习，自适应地选择特征；/n全局残差学习构建输入数据更加稀疏的网络。/n
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