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可使具有全连接层的CNN接受不定形状输入的方法及系统

摘要

本发明公开了一种可使具有全连接层的CNN接受不定形状输入的方法及系统,本发明通过在现有的具有全连接层的CNN网络的卷积池化后新增加一个包含在对特征图添加坐标通道后进行处理输出固定尺寸的新特征图的变步池化层以及一个由多个全连接层和一个softmax函数层构成的坐标预测网络,通过坐标预测网络确定包含有效像素区域的特征图块中心点坐标(X,Y)的概率分布向量,并根据特征图的横向尺寸W与纵向尺寸H的情况做不同处理,最终使网络能接受不定形状输入。本发明能够有效解决在具有全连接层的CNN中不能接受不定形状输入的缺陷,可使给定的只可接受固定形状输入的具有全连接层的CNN能接受不定形状输入,且其他要求不变,具有兼容性好的优点。

著录项

  • 公开/公告号CN109583584B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN201811353465.X

  • 发明设计人 卢宇彤;瞿毅力;陈志广;

    申请日2018-11-14

  • 分类号

  • 代理机构湖南兆弘专利事务所(普通合伙);

  • 代理人谭武艺

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

  • 入库时间 2022-08-23 11:05:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-10

    授权

    授权

  • 2019-04-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20181114

    实质审查的生效

  • 2019-04-05

    公开

    公开

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