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一种搭建针对手势检测的深度学习网络结构的方法及系统

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本发明公开了一种搭建针对手势检测的深度学习网络结构的方法及系统，方法包括：针对已有的手势图像数据集及手势的骨架信息标签搭建第一卷积神经网络；针对同样的数据集及手势的语义分割标签搭建第二卷积神经网络；将两个卷积神经网络的数据层和损失层合并，用并联的方式对两个网络进行连接；将两个网络的全卷积层输出结果分别反馈到对方网络的前端作为输入的一部分；利用改进后的网络结构进行训练、得到模型。系统包括：骨架检测单元，语义分割单元，全卷积层输出交叉反馈单元。本发明能够只通过一个深度学习网络对手势的骨架信息和语义分割信息进行并行检测，可以同时输出骨架检测和语义分割结果，且更为准确。

著录项

公开/公告号CN108334880B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-26

原文格式PDF
申请/专利权人东南大学;
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申请/专利号CN201810030295.5
发明设计人王雁刚;赵诗雨;
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申请日2018-01-12
分类号G06K9/34(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06K9/00(20060101);
代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;
代理人叶涓涓
地址 211189 江苏省南京市玄武区四牌楼2号
入库时间 2022-08-23 12:52:11

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