[发明专利]通过模拟神经元树突分枝实现图像分类的方法、系统有效

专利信息
申请号: 202010294167.9 申请日: 2020-04-15
公开(公告)号: CN111539463B 公开(公告)日: 2023-09-15
发明(设计)人: 吴亚;魏守卫;顾嘉奇 申请(专利权)人: 苏州万高电脑科技有限公司
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/045;G06N3/08
代理公司: 苏州国诚专利代理有限公司 32293 代理人: 陈松
地址: 215002 江苏省苏州市吴中经*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明提供了通过模拟神经元树突分枝实现图像分类的方法、系统,其可以降低训练耗时,提升图像分类精度,在CNN网络模型的卷积层进行执行如下步骤:步骤1:模拟神经元树突分枝设置近枝层和远枝层,分别对应近枝层和远枝层定义学习权值,然后通过乘法耦合,获得新的卷积核,通过新的卷积核与输入的图像进行卷积运算提取特征,获得输出图像;步骤2:将输入的图像在图像通道数的维度上进行切割,逐位比较切割得到的图像在相同维度中元素的数值大小并取最大值,再将取最大数之后的图像与卷积核进行卷积运算提取特征,获得输出图像。
搜索关键词: 通过 模拟 神经元 树突 分枝 实现 图像 分类 方法 系统
【主权项】:
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