[发明专利]基于可变形卷积网络的流场识别方法有效
| 申请号： | 201911263125.2 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111027626B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 秦翰林;蔡彬彬;彭昕;延翔;胡壮壮;岳童;欧洪璇;罗国慧;周慧鑫 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安志帆知识产权代理事务所(普通合伙) 61258 | 代理人： | 侯峰;韩素兰 |
| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于可变形卷积网络的流场识别方法，所述通过已有数据集对预训练网络进行预训练；将预训练网络的全连接层更换成卷积层，通过迁移学习思想，将预训练后获得的权重参数迁移到流场识别模型中；通过所述流场识别模型对图像进行逐像素分类实现流场识别。本发明首先，利用预训练网络对已有数据集进行图像深层特征提取，并不断迭代学习，自动调整网络参数；其次，将预训练网络的全连接层更换成卷积层，并利用迁移学习思想，将预训练得到的权重参数迁移到识别模型中；最后，在网络中引入可变形卷积提取图像特征，并通过密集预测对图像进行逐像素分类，实现流场识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变形 卷积 网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
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