[发明专利]一种基于轻量化神经网络的目标识别方法及其应用在审
| 申请号： | 202110359604.5 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113505628A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 安康;陆叶斌;刘迎圆;方祖华;上官倩芡 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海唯智赢专利代理事务所(普通合伙) 31293 | 代理人： | 刘朵朵 |
| 地址： | 200234 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量化神经网络的目标识别方法及其应用，将目标图片输入训练好的Densenet改进模型中得到目标类别；Densenet改进模型与Densenet模型的不同在于网块中的Back Bone，Back Bone中的Channel Split、第一卷积层、第一深度分离卷积层、第二卷积层、Concat、Channel Shuffle依次连接，第二深度分离卷积层、第三卷积层与第一卷积层、第一深度分离卷积层、第二卷积层并联，第二深度分离卷积层与Channel Split连接，第三卷积层与Concat连接。本发明的目标识别方法，不仅数据处理量小，而且其识别精度高，极具应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 神经网络 目标 识别 方法 及其 应用 | ||
【主权项】：
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