[发明专利]目标对象识别方法、装置、存储介质和设备有效
| 申请号： | 201910892639.8 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110647893B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 赵梦傲;张骞;王国利;苏治中;晏梦佳;徐梓宁 | 申请（专利权）人： | 北京地平线机器人技术研发有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思源智汇知识产权代理有限公司 11657 | 代理人： | 毛丽琴 |
| 地址： | 100080 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开了一种目标对象识别方法、装置、存储介质和设备。其中的识别方法包括：将待识别图像提供给用于目标对象识别的神经网络；在通过所述神经网络对所述待识别图像执行特征提取处理操作的过程中，根据所述神经网络中的分组卷积层对应的卷积分组数，对所述分组卷积层的输入特征进行分组卷积处理，得到所述分组卷积层的输出特征；其中，所述分组卷积层对应的卷积分组数是根据所述分组卷积层的输入特征通道数和分组基数确定的；根据该神经网络的输出，获得所述待识别图像的目标对象特征向量；基于所述特征向量，识别所述待识别图像中的目标对象。本公开有利于使神经网络具有较小的计算代价和较低的计算延迟。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 对象 识别 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
1.一种目标对象识别方法，包括：/n将待识别图像提供给用于目标对象识别的神经网络；/n在通过所述神经网络对所述待识别图像执行特征提取处理操作的过程中，根据所述神经网络中的分组卷积层对应的卷积分组数，对所述分组卷积层的输入特征进行分组卷积处理，得到所述分组卷积层的输出特征；其中，所述分组卷积层对应的卷积分组数是根据所述分组卷积层的输入特征通道数和分组基数确定的；/n根据所述神经网络的输出，获得所述待识别图像的目标对象特征向量；/n基于所述特征向量，识别所述待识别图像中的目标对象。/n
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