一种基于BP神经网络单元的变形体识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明属于数据分析处理领域，具体涉及一种基于BP神经网络单元的变形体识别方法。技术方案为：神经网络单元的输入特征为4维张量或者5维张量；第1、2、3、4维分别为批次、通道、特征高度、特征宽度，或分别为批次、特征高度、特征宽度、通道；第1、2、3、4、5维分别为批次、通道、特征深度、特征高度、特征宽度，或分别为批次、特征深度、特征高度、特征宽度、通道；神经网络单元输出特征的各维度与输入特征相同。本申请设计的BP人工神经网络单元在用于可弯曲类目标分类、检测时，得到了更高的mAP，具有更好的泛化性能，可以识别更多训练集中不包含的但属于同类的物体。
基本信息
专利标题 ：
一种基于BP神经网络单元的变形体识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332549A
申请号 ：
CN202210004503.0
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2022-01-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
牟金辉齐银林勤智
申请人 ：
中国科学院成都生物研究所
申请人地址 ：
四川省成都市人民南路四段9号
代理机构 ：
成都坤伦厚朴专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
吴亦雨
优先权 ：
CN202210004503.0
主分类号 ：
G06V10/771
IPC分类号 ：
G06V10/771 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06V40/10 G06N3/04
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/771
申请日 : 20220104
申请日 : 20220104
2022-04-12 ：
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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