[发明专利]融合模块和多尺度特征融合卷积神经网络及图像识别方法在审
| 申请号： | 202010888768.2 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112036475A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 钱雪忠;陈鑫华 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 张荣 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种融合模块和多尺度特征融合卷积神经网络及图像识别方法，包括上一层、融合层以及级联层，所述上一层将输入图片通过所述融合层运算，再将运算完成的结果通过所述级联层进行合并输出，所述融合层由在原始模块中加入瓶颈结构和空洞卷积结构共同组合而成。本发明不但错误率低，而且有效减少网络的参数量，有利于提升模型泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 模块 尺度 特征 卷积 神经网络 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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