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一种基于双重复用残差网络的物体识别方法

Name: 一种基于双重复用残差网络的物体识别方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2023110039952
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311003995.2 📄 发布日：2026/10/12

著录项目信息

申请日

2023-08-10

公开号

CN117036806B

公开日

2025-11-18

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

智能安防, 工业自动化, 自动驾驶, 消费电子, 智慧城市

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摘要

本发明公开了一种基于双重复用残差网络的物体识别方法，涉及计算机视觉技术领域，利用依次连接的卷积层、批归一化层和激活函数层构建第一卷积模块；利用最大池化层、特征复用残差单元分别构建第二至第五卷积模块；利用第一至第五卷积模块、残差复用路径、全局平均池化层和全连接层构建初始双重复用残差网络；利用样本数据训练初始双重复用残差网络，得到目标双重复用残差网络。从而通过目标双重复用残差网络实现了物体识别，通过残差学习缓解了训练过程中的梯度消失问题，通过双重复用增强了特征的前向传播，有效减少了计算代价，提高了物体识别的精度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117036806B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于双重复用和卷积连接网络的物体识别方法

当前第 / 件

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