[发明专利]基于卷积神经网络模型的特征提取方法和装置在审
| 申请号： | 202011180903.4 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112232491A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 陈海波;其他发明人请求不公开姓名 | 申请（专利权）人： | 深兰人工智能（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06F7/483;G06F7/485;G06F7/487 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 刘松 |
| 地址： | 518131 广东省深圳市龙华*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络模型的特征提取方法和装置，其中，该特征提取方法包括以下步骤：获取目标对象对应的待处理数据；采用卷积神经网络模型中conv层对待处理数据进行特征提取以获取第一数据；采用卷积神经网络模型中Eltwise层根据第一数据对应的浮点数和第二数据对应的浮点数计算第三数据对应的定点数；根据第三数据对应的定点数获取目标对象对应的特征数据。根据本发明的基于卷积神经网络模型的特征提取方法，能够大大提高系统的计算速度，并且占用的存储空间较小。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 模型 特征 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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