[发明专利]一种基于残差结构的神经网络目标识别方法及系统有效
| 申请号： | 201911301003.8 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN110929697B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 但波;付哲泉;杨富程;戢治洪;高山 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军海军航空大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 韩雪梅 |
| 地址： | 264001 山东省烟*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于残差结构的神经网络目标识别方法及系统，该方法包括：获取目标图像数据，并对目标图像数据按目标类别进行标注，形成训练数据；对训练数据进行归一化和零均值化，得到处理后训练数据；构建残差结构的神经网络，残差结构的神经网络包括依次连接的卷积模块层、第一全连接层和输出层，根据处理后训练数据，利用联合损失函数对构建残差结构的神经网络进行训练，得到训练好的网络模型；获取待识别目标图像数据，并对待识别目标图像数据进行归一化和零均值化，得到处理后待识别数据；将处理后待识别数据输入到训练好的网络模型，输出识别结果。通过本发明的上述方法能够提高目标识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 神经网络 目标 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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