[发明专利]一种基于深度卷积神经网络模型-重生网络的视觉识别方法在审
| 申请号： | 202011185864.7 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112257800A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 蔡志成;庄建军;彭成磊 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈建和 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
基于深度卷积神经网络模型‑重生网络的视觉识别方法，采用“重生机制”的“重生模块”搭建一种新型深度卷积神经网络模型，引入的重生机制对被ReLU函数截断死亡的神经元进行重生再造，“重生机制”的实现流程：在重生网络中，引入并实现重生机制的模块称为重生模块；首先，重生模块的输入x为上层卷积层得到的特征映射，先将x输入传统的ReLU函数，得到激活后的特征映射x |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 模型 重生 网络 视觉 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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