[发明专利]一种卷积神经网络目标分类方法有效
| 申请号： | 201911040260.0 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110880018B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 焦继超;邓中亮;刘炜伦;莫耀凯;邱德武;焦剑;崔岩松 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;马敬 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种卷积神经网络目标分类方法，通过在模型训练过程中引入一个随目标类特征中心向量与各子类特征中心向量变化的动态加角余量，实现了通过计算样本图像的特征向量与目标类特征中心向量夹角的第一余弦值向量后，根据动态加角余量以及目标类特征中心向量间的夹角，通过第二预设公式得到第二夹角，通过对第二夹角求余弦，得到第二余弦值，并利用第二余弦值替换第一余弦值向量中特征向量与目标类特征中心向量间的夹角的余弦值，得到第二余弦值向量，根据第二余弦值向量计算模型的损失对模型训练过程进行指导，从而有效降低训练数据集子类特征中心均匀分布的程度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 目标 分类 方法 | ||
【主权项】：
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