卷积神经网络中loss函数
公开
摘要
本发明公开了一种卷积神经网络中loss函数，涉及神经网络技术领域。本发明包括步骤一：设计网络模型结构，引入三通道灰度图像，对输入图像数据进行均方差归一化预处理；步骤二：设计下采样部分遵循卷积网络的代表性架构，提取的特征由内容感知重组上采样的解码器处理，重组特征图的语义信息。本发明通过设置网络模型结构,实现了在非约束的低光照自然场景中,准确识别出人物目标以及对目标进行准确的分割，对于混合噪声非常严重的单个帧，通过卷积神经网络中loss函数处理也能获得令人满意的结果，且本发明能实时，准确的对自然场景中低光照，多光源光照，摄像机噪声严重，运动模糊现象中的图像中的目标进行识别。
基本信息
专利标题 ：
卷积神经网络中loss函数
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612765A
申请号 ：
CN202210155685.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈少辉丁述勇徐晓刚
申请人 ：
浙江工业大学之江学院
申请人地址 ：
浙江省绍兴市柯桥区柯桥街道越州大道958号
代理机构 ：
杭州鼎乎专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
黄勇
优先权 ：
CN202210155685.1
主分类号 ：
G06V20/00
IPC分类号 ：
G06V20/00 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
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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