[发明专利]一种基于张量分解的RNNPool网络目标识别方法在审
| 申请号： | 202210528490.7 | 申请日： | 2022-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN114998620A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 刘欣刚;陈捷元;叶嘉林;郭又铭;胡晓荣;苏鑫 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/56 | 分类号： | G06V10/56;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/10 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 邓黎 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于张量分解的RNNPool网络目标识别方法，属于机器学习技术领域。本发明方法首先针对三阶彩色图像，将RNNPool网络扩展至高阶，提取三阶彩色图像的行阶特征、列阶特征以及通道阶特征；然后针对三阶彩色图像中通道阶所代表的三原色分量与行、列两阶代表的空间坐标点明暗程度的区别，优化了通道阶的特征提取；最后将结合张量链分解的神经网络结构运用于RNNPool网络当中，提高模型运行效率。本发明的目标识别方法有效提升了训练效果及收敛速度，可以用更少的拟合时间达到效果较好的准确率结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 分解 rnnpool 网络 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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