[发明专利]生成卷积神经网络的方法和装置、图像识别方法和装置有效
申请号: | 202110735236.X | 申请日: | 2021-06-30 |
公开(公告)号: | CN113361693B | 公开(公告)日: | 2022-10-25 |
发明(设计)人: | 尚方信;杨叶辉;李乾;黄海峰;王磊 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06V10/82 | 分类号: | G06V10/82;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本公开提供了一种图像识别方法和装置,涉及计算机视觉、深度学习等技术领域。具体实现方案为:获取待识别图像;将待识别图像输入优化卷积神经网络,得到由优化卷积神经网络输出的对待识别图像中目标的分类结果;其中,优化卷积神经网络基于如下步骤得到:获取初始卷积神经网络以及初始卷积神经网络的原始激活函数;响应于检测到原始激活函数为预设的函数,基于原始激活函数,得到优化激活函数,优化激活函数通过拼接的负值的预设的函数将初始卷积神经网络的卷积层的输出的通道特征进行四倍或四倍以上扩充;基于优化激活函数,对初始卷积神经网络进行改进,得到优化卷积神经网络。该实施方式减少了生成的卷积神经网络的运算量。 | ||
搜索关键词: | 生成 卷积 神经网络 方法 装置 图像 识别 | ||
【主权项】:
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