[发明专利]一种多模态图像合成的深度学习神经网络模型系统有效

专利信息
申请号: 202110746839.X 申请日: 2021-07-02
公开(公告)号: CN113256500B 公开(公告)日: 2021-10-01
发明(设计)人: 武王将;杨瑞杰;庄洪卿;王皓 申请(专利权)人: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
主分类号: G06T3/40 分类号: G06T3/40;G06T11/00;G06N3/04
代理公司: 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 代理人: 张可
地址: 100191 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种多模态图像合成的深度学习神经网络模型系统,包括由残差深度神经网络(RDNN)与多分辨率优化策略相结合形成的多分辨率残差深度神经网络;RDNN包括A个卷积层,B个脱落层,C个批归一化(Batch Normalization)层和D个长期残差连接;其中,卷积层用于图像特征的提取;脱落层用于避免网络过拟合;批归一化层用于对对应卷积核的输入进行标准化;长期残差连接用于保留输入图像中的结构信息;每个脱落层的两侧均设置有卷积层,每个脱落层与两侧相邻的卷积层均连接;每个脱落层和批归一化层之间均设置有一个卷积层;脱落层、卷积层和批归一化层之间依次连接;每个长期残差连接的一端连接在卷积层与批归一化层之间;另一端连接在另一组卷积层与批归一化层之间。
搜索关键词: 一种 多模态 图像 合成 深度 学习 神经网络 模型 系统
【主权项】:
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