[发明专利]基于贝叶斯卷积的不确定性处理方法、装置、设备和介质在审
| 申请号： | 202111214022.4 | 申请日： | 2021-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN116012597A | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 方建生 | 申请（专利权）人： | 广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泽方誉航专利代理事务所(普通合伙) 11884 | 代理人： | 唐明磊 |
| 地址： | 510530 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了基于贝叶斯卷积的不确定性处理方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取待识别图像；将待识别图像输入预训练的卷积神经网络模型进行目标识别，卷积神经网络模型包括基于贝叶斯卷积层的通道注意力模块，通道注意力模块用于对输入的初始多维特征依次进行平均池化和转置，得到一维特征，对一维特征进行贝叶斯卷积，得到卷积特征，将卷积特征扩展到与初始多维特征的维度相同，并与初始多维特征相乘，得到通道注意力模块的输出多维特征，卷积神经网络模块基于输出多维特征对待识别图像进行图像识别；输出卷积神经网络模型对待识别图像的识别结果。解决现有模型参数较多、先验分布给定问题，可以有效地对图像的不确定性进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 卷积 不确 定性处理 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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