使用来自卷积神经网络模型的多个层的特征图谱的针对包括感兴...
授权
摘要
针对包括感兴趣对象的图像区域描述了候选区域。使用来自卷积神经网络模型的多个层的特征图谱。在一个示例中，接收并缓冲数字图像。对图像执行卷积层以生成特征图谱。将特征图谱重新整形为单一大小。通过顺序串接来将经重新成形的特征图谱分组以形成组合特征图谱。通过对图像的边界框区域进行评分来使用组合特征图谱生成候选区域。使用特征图谱来检测候选区域中的对象并对其进行分类。
基本信息
专利标题 ：
使用来自卷积神经网络模型的多个层的特征图谱的针对包括感兴趣的对象的图像区域的候选区域
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108475331A
申请号 ：
CN201680079183.8
公开（公告）日 ：
2018-08-31
申请日 ：
2016-02-17
授权号 ：
CN108475331B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
姚安邦孔涛陈玉荣
申请人 ：
英特尔公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州
代理机构 ：
北京东方亿思知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
宗晓斌
优先权 ：
CN201680079183.8
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2019-03-01 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20160217
申请日 : 20160217
2018-08-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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