一种基于小规模参数矩阵计算特征图边界的重构方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于小规模参数矩阵计算特征图边界的重构方法，包括由小规模矩阵的复制与重塑，构造重构矩阵，构建部件矩阵，重塑重构矩阵，除外界因素对特征产生的干扰。本发明能有效处理特征图边界损失，模型执行效率高、维护修正模型难度小，能提高卷积神经网络的识别效率、准确率和鲁棒性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于小规模参数矩阵计算特征图边界的重构方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611667A
申请号 ：
CN202210229602.9
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王崎吴晨阳陈玉玲张邦梅杨静
申请人 ：
贵州大学
申请人地址 ：
贵州省贵阳市花溪区贵州大学（北区）科技处
代理机构 ：
贵阳东圣专利商标事务有限公司
代理人 ：
袁庆云
优先权 ：
CN202210229602.9
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06F17/16 G06K9/62 G06V10/764
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
