一种基于分层组卷积神经网络的特征图处理方法

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摘要

一种基于分层组卷积神经网络的特征图处理方法，包括：沿着通道维对输入特征图进行分组，得到若干组第一代子特征图；对第一组第一代子特征图进行第一1×1卷积处理，得到第一组第二代子特征图；对所述第一组第二代子特征图执行通道选择操作得到第一组第三代子特征图；依次从第二组起到最后一组对每组第一代子特征图进行拼接卷积处理；将每组的第二代子特征图沿着通道维拼接在一起，得到输出特征图。本发明的方法将输入特征图分组进行处理，使用通道选择处理后得到的通道选择掩模来表征通道是否被选择作为后续分组所需要拼接的特征图，减少了融合到后续分组的前一分组特征图通道依赖所产生的冗余信息，使卷积计算更加高效。

基本信息

专利标题：

一种基于分层组卷积神经网络的特征图处理方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110533161A

申请号：

CN201910673494.2

公开（公告）日：

2019-12-03

申请日：

2019-07-24

授权号：

CN110533161B

授权日：

2022-05-20

发明人：

贾琳赵磊

申请人：

特斯联（北京）科技有限公司

申请人地址：

北京市朝阳区新源南路8号启皓大厦西塔11层

代理机构：

北京辰权知识产权代理有限公司

代理人：

刘广达

优先权：

CN201910673494.2

主分类号：

G06N3/04

IPC分类号：

G06N3/04 G06K9/46