[发明专利]用于图片匹配定位的神经网络系统，方法及装置有效
| 申请号： | 201811046086.6 | 申请日： | 2018-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN109255382B | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 巢林林;徐娟;褚崴 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种计算机执行的用于图片匹配定位的神经网络系统。该神经网络系统第一卷积网络，第二卷积网络，组合层和边框回归层，其中第一卷积网络对第一图片进行卷积处理和池化操作，得到与第一图片对应的维度为第一数目的第一特征向量；第二卷积网络对第二图片进行卷积处理，得到第二图片所包含的N个区域分别对应的N个特征向量，其维度也为第一数目；组合层将所述第一特征向量分别与N个特征向量进行组合操作，得到N个组合向量；边框回归层，至少基于所述N个组合向量，采用边框回归算法，在第二图片中输出预测边框的信息，所述预测边框指示出第二图片包含第一图片的图片内容的部分。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 图片 匹配 定位 神经网络 系统 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种计算机执行的、用于图片匹配定位的神经网络系统，包括：第一卷积网络，包括第一卷积层，以及池化层，所述第一卷积层对第一图片进行卷积处理，得到与第一图片对应的第一卷积特征图；所述池化层对所述第一卷积特征图进行池化操作，生成维度为第一数目的第一特征向量，其中所述第一图片为待匹配图片；第二卷积网络，对第二图片进行卷积处理，得到第二图片所包含的N个区域分别对应的N个特征向量，所述N个特征向量维度为所述第一数目；所述第二图片为待搜索图片；组合层，将所述第一特征向量分别与所述N个特征向量进行组合操作，得到N个组合向量；边框回归层，至少基于所述N个组合向量，采用边框回归算法，在第二图片中输出预测边框的信息，所述预测边框指示出第二图片包含第一图片的图片内容的部分。
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