[发明专利]在CNN中从多个模块内的输入图像提取特征的方法及装置在审
| 申请号： | 201911291510.8 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111488901A | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;呂东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供一种在CNN中利用第1至第n模块而从输入图像提取特征的方法，其特征在于，包括：学习装置使第k模块的第1卷积层，将第1_1特征图至第k_1特征图或由其经既定运算的各个特征图逐要素合算，使第k模块的第2卷积层生成第k_2特征图的步骤；使池化层，在从第n模块输出的第n_2特征图或由其经既定运算的特征图上对ROI区域进行池化，将生成的池化特征图输入到特征分类器的步骤；使损失层参照特征分类器的输出值和与其对应的GT而算出损失的步骤，该方法可以优化硬件，提高CNN处理量，本发明的学习方法及测试方法可以适当地就用于小型网络、移动装置等，能够满足关键绩效指标。 | ||
| 搜索关键词： | cnn 模块 输入 图像 提取 特征 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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