[发明专利]一种用于深度神经网络的图像特征提取方法有效
| 申请号： | 201711288279.8 | 申请日： | 2017-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN108021923B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 孙皓;王佛伟;胡振程;王艳明 | 申请（专利权）人： | 上海为森车载传感技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京谨诚君睿知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11538 | 代理人： | 陆鑫;延慧 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于深度神经网络的图像特征提取方法，包括：S1.对原始图像进行卷积及池化处理生成第一特征图像，其中进行卷积处理的卷积层为n组，进行池化处理的池化层为n‑1层；S2.对所述第一特征图像进行第一组扩张卷积处理生成第二特征图像，以及将所述第一特征图像进行池化处理生成第三特征图像；S3.将所述第三特征图像与所述第二特征图像进行拼接生成第四特征图像。对原始图像进行扩张卷积操作，扩大了感受视野，保证了输出的第一特征图像中的图像特征丰富，降低了由于池化处理使第一特征图像的分辨率降低而导致的图像特征的丢失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 深度 神经网络 图像 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于深度神经网络的图像特征提取方法，包括：S1.对原始图像进行卷积及池化处理生成第一特征图像，其中进行卷积处理的卷积层为n组，进行池化处理的池化层为n-1层；S2.对所述第一特征图像进行第一组扩张卷积处理生成第二特征图像，以及将所述第一特征图像进行池化处理生成第三特征图像；S3.将所述第三特征图像与所述第二特征图像进行拼接生成第四特征图像。
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