[发明专利]并行选取超参数设计多分支卷积神经网络识别行人的方法有效
| 申请号： | 202010346203.1 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111582094B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 杨晨;张靖宇;陈琦;范世全;耿莉 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明并行选取超参数设计多分支卷积神经网络识别行人的方法，包括步骤：1)初始化多分支卷积神经网络架构；2)自适应的根据具体任务，自动化筛选构建单元，迭代并行添加到各分支，构成精度和运算量可分离的分支卷积神经网络；3)验证评估，保留最高精度下降5％以内的所有模型，选择其中计算量最小的模型为选取结构；4)将最有筛选的多分支卷积神经网络拆分开来，单个分支使用或者两两分支组合作为基准模型，存储在终端设备，离线推理识别行人。本发明中多分支卷积神经网络的各个分支一起，根据具体的行人识别数据集，在每个迭代周期选取超1次参数，生成构建块，这些构建块并行添加到各分支去训练，然后选择出性能优异的超参数保存模型。 | ||
| 搜索关键词： | 并行 选取 参数 设计 分支 卷积 神经网络 识别 行人 方法 | ||
【主权项】：
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