[发明专利]多尺度卷积神经网络特征提取方法、系统、介质及应用有效
| 申请号： | 202011495327.2 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112541507B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 黄磊;于男男;魏志强 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/34;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 盛君梅 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于图像处理、计算机视觉和机器学习技术领域，公开了一种多尺度卷积神经网络特征提取方法、系统、介质及应用，改变高斯平滑因子构建多层的高斯特征金字塔(每层特征从一组特征图中获取，其中，每组内的首层特征由卷积操作获得)，高斯特征金字塔的层组数对应设计的网络中的尺度个数；在高斯特征金字塔的基础上，将每组组内相邻两层的特征图相减，构建特征差分金字塔；通过特征差分金字塔，获取三组尺度的差分特征图，每组差分特征图可构建一个尺度特征图，可构建多尺度特征差分金字塔。与现有技术相比，本发明的方法受尺度不变特征方法启发，在特征差分金字塔上构建多尺度特征金字塔，提高卷积神经网络特征的鲁棒性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 尺度 卷积 神经网络 特征 提取 方法 系统 介质 应用 | ||
【主权项】：
暂无信息
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中国海洋大学，未经中国海洋大学许可，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/202011495327.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种材料油墨存储装置
- 下一篇：一种生物特征库更新方法、装置及电子设备
