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卷积神经网络中loss函数

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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。

著录项

  • 公开/公告号CN114612765A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学之江学院;

    申请/专利号CN202210155685.1

  • 发明设计人 陈少辉;丁述勇;徐晓刚;

    申请日2022-02-21

  • 分类号G06V20/00;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构杭州鼎乎专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人黄勇

  • 地址 312030 浙江省绍兴市柯桥区柯桥街道越州大道958号

  • 入库时间 2023-06-19 15:36:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-10

    公开

    发明专利申请公布

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