[发明专利]一种用于图像识别的卷积网络可视化方法及装置有效
| 申请号： | 202010417491.5 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111598226B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 吴振东;李锐;金长新 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/94;G06N3/0464;G06N3/08;G06F9/455 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙晶伟 |
| 地址： | 250100 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种用于图像识别的卷积网络可视化方法及装置，涉及人工智能深度学习可视领域；利用Docker容器载入ubuntu镜像，基于docker安装Caffe，利用Docker容器封装前端深度学习可视化工具箱，基于Caffe网络架构，利用相应的卷积神经网络模型识别图像，通过深度学习可视化工具箱的可视化界面逐层展示图像识别过程中卷积神经网络模型的卷积核、以及原图像在经过卷积之后所形成的图像变化及相应参数；通过利用卷积神经网络可视化技术，对整个图像识别过程进行图像化可视解释，有利于对图像做出更加准确的判断，同时对结果提供更有说服力的依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 图像 识别 卷积 网络 可视化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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