[发明专利]深度学习网络模型、特征提取方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202111492862.7 | 申请日： | 2021-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN114139687A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 李一曼;张浩;李杉杉;刘强;徐明 | 申请（专利权）人： | 深圳力维智联技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人： | 郭燕;彭家恩 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种轻量型具有注意力机制的深度学习网络模型、特征提取方法、装置及存储介质。其包括：基础卷积模块、特征提取模块、维度变换模块、分类概率输出模块。其中，特征提取模块包括多个串行连接的特征提取子模块。采用本实施例的网络模型提取图像特征信息时，多个特征子模块可以对图像进行多尺度空间特征提取，使得同时提取出来多个状态信息，在模型轻量化前提下，提高了特征提取的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 网络 模型 特征 提取 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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