一种串级CNN细粒度目标分类方法
实质审查的生效
摘要
本发明是一种串级CNN细粒度目标分类方法。本发明涉及深度学习和硬件加速计算技术领域，本发明由第一级CNN分类网络对目标进行第一次粗分类，进行宏观目标特征的提取，实现基于明显特征的目标粗分类；根据第一级CNN分类得到的结果，再由第二级CNN分类网络进行细粒度分类，进行深层目标特征提取，实现基于高维特征的目标分类。本发明以经典骨干卷积神经网络模型为基础，设计串级模型结构进行图像目标的细粒度分类，并基于FPGA设计资源与架构可复用的加速器，实现有限资源条件下的模型高能效部署和应用。
基本信息
专利标题 ：
一种串级CNN细粒度目标分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359634A
申请号 ：
CN202111672404.1
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
彭喜元姚博文彭宇刘梓豪刘连胜
申请人 ：
哈尔滨工业大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
代理机构 ：
哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司
代理人 ：
张宏威
优先权 ：
CN202111672404.1
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/94 G06V10/40 G06V20/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-04-15 ：
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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