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专利名称:
一种多尺度逐步累加的卷积神经网络学习方法
申请号:
2018103597915
转让价格:面议
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法律状态:已下证 类型:发明 关键词:
网络传输 卷积神经网络 神经网络学习
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发布日:2023/10/17
摘要: 本发明涉及一种多尺度逐步累加的卷积神经网络学习方法,可广泛应用于机器视觉和人工智能领域,例如目标检测、目标分类、目标识别等。首先,本发明采用均值池化操作对输入图像构建多尺度图像金字塔;然后,将各个不同尺度的图像逐步送入卷积神经网络,让卷积神经网络随着网络深度的逐步深入,能够在多种不同尺度的图像上进行学习并进行特征逐步累加,从提高了而卷积神经网络的特征学习能力。
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