[发明专利]从宽度扩展网路的DCNN结构及应用该DCNN结构的图像分类算法在审
| 申请号： | 202210798988.5 | 申请日： | 2022-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN115271035A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 陈寿宏;汪韬;侯杏娜;易木兰;马峻;郭玲;黄振涛 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及从宽度扩展网路的DCNN结构及应用该DCNN结构的图像分类算法。采用具备若干支路网络的DCNN结构，且最后的全连接层可以连接多个卷积层的参数。本发明从增加DCNN模型宽度的角度出发，提出多路径DCNN(MP‑DCNN，Multi Path‑DCNN)模型，通过扩展网络的宽度，获取更丰富的网络特征，提升网络的分类性能。经过网络层不断细化特征，晶圆图的部分特征会存在丢失的情况，从不同的卷积层获取的晶圆图特征，存在相互补充的作用，使得最终的晶圆图特征更加完整。多路径DCNN是在原有的DCNN结构的基础上，增加支路网络，使最后的全连接层可以连接多个卷积层的参数，从而获得更多的图像信息，丰富网络学习的细节特征，提升DCNN网络的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 宽度 扩展 网路 dcnn 结构 应用 图像 分类 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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