[发明专利]一种基于级联下采样卷积神经网络的图像识别方法有效
| 申请号： | 202010640272.3 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111832641B | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 徐国保;龙海旭;郭锦嘉;冯奕帆;刘阳;赵霞;王骥;李锦锐;陈泽林 | 申请（专利权）人： | 广东海洋大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 谢秀娟 |
| 地址： | 524088 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于级联下采样卷积神经网络的图像识别方法，包括：基于级联下采样卷积神经网络构建图像识别模型；所述基于级联下采样卷积神经网络包括主体网络和两个独立预测网络；所述主体网络包括若干个卷积层和若干个级联下采样块；每个所述独立预测网络包括类别预测子网络和边界框预测子网络；所述独立预测网络的预测结果通过非极大值抑制得到图像识别结果；对构建的图像识别模型进行训练，通过训练好的图像识别模型进行图像识别。本发明能够对图像进行实时准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 级联 采样 卷积 神经网络 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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