[发明专利]用于事件检测的深度学习网络、该网络的训练装置及方法有效
| 申请号： | 201711128574.7 | 申请日： | 2017-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN109784487B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 尹汭;谭志明;白向晖 | 申请（专利权）人： | 富士通株式会社 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 李辉 |
| 地址： | 日本神奈*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例提供一种用于事件检测的深度学习网络、该网络的训练装置及方法，该深度学习网络包括：数据层，其用于读取输入数据；卷积层，其用于从数据层读取的输入数据中提取特征；至少两个事件分类器，其用于根据卷积层提取的特征，相互独立的进行不同事件的检测，分别输出不同事件的检测结果。由于该深度学习网络具有至少两个相互独立的、进行不同事件的检测的事件分类器，各个事件分类器能够独立的进行检测并输出检测结果，从而能够保证事件检测结果的准确性和完整性，并且，由于各个事件分类器只需要检测一种事件，该深度学习网络在训练时所需的时间较短，且训练出的该深度学习网络的检测精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 事件 检测 深度 学习 网络 训练 装置 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于事件检测的深度学习网络，所述深度学习网络包括：数据层，其用于读取输入数据；卷积层，其用于从所述数据层读取的所述输入数据中提取特征；至少两个事件分类器，其用于根据所述卷积层提取的所述特征，相互独立的进行不同事件的检测，分别输出不同事件的检测结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于富士通株式会社，未经富士通株式会社许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711128574.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
