[发明专利]一种提升小尺度目标检测识别性能的卷积神经网络设计方法有效
| 申请号： | 202010300550.0 | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111523645B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 丛龙剑;周斌;张辉;靳松直;郝梦茜;刘严羊硕 | 申请（专利权）人： | 北京航天自动控制研究所 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/082 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 张晓飞 |
| 地址： | 100854 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明一种提升小尺度目标检测识别性能的卷积神经网络设计方法，步骤如下：(1)选取原始网络的N个输出节点；(2)对每一个节点依次建立特征漏斗层，对每一层特征漏斗层的输入节点至下一层特征漏斗层的输入节点或网络末端之间的卷积网络，保留网络结构的同时将原始网络中一半数量的卷积核移动至特征漏斗层内，若有池化层则取消池化层，若有大步长卷积则将步长设置为1，保留的原始网络部分称为该特征漏斗层对应原始网络层；(3)建立每一层特征漏斗层的输出，对每一层特征漏斗层末端设置两个输出，称为特征漏斗层的输出一和特征漏斗层的输出二；(4)级联全部特征漏斗层，构建特征漏斗网络；(5)进行多尺度预测，完成网络设计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提升 尺度 目标 检测 识别 性能 卷积 神经网络 设计 方法 | ||
【主权项】：
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