[发明专利]面向多特征图的异构深度神经网络结构组合方法及系统有效
| 申请号： | 202010001772.2 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111210006B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 陈红松;陈京九 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V30/19;G06V30/226;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向多特征图的异构深度神经网络结构组合方法及系统，该面向多特征图的异构深度神经网络结构组合方法包括：获取前置神经网络的输出模块输出的特征子图；对特征子图进行拼接操作，得到拼接特征图；将拼接特征图输出至后置神经网络的输入模块。本发明通过拼接多个特征子图连接异构神经网络的前置神经网络的输出模块与后置神经网络的输入模块，保留了前置神经网络的输出模块中特征子图的内在空间特征，提高了异构神经网络模型的组合效率，无需进行复杂的计算，提高了异构深度神经网络模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 特征 深度 神经网络 结构 组合 方法 系统 | ||
【主权项】：
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