[发明专利]基于跨阶段局部特征融合策略的残差网络模型与模型的训练方法在审
| 申请号： | 202210382671.3 | 申请日： | 2022-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN114818794A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 白剑宇;崔乾东;白昊天;文世挺;杨劲秋 | 申请（专利权）人： | 浙大宁波理工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宁波市鄞州盛飞专利代理事务所(特殊普通合伙) 33243 | 代理人： | 龙洋 |
| 地址： | 315199 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于跨阶段局部特征融合策略的残差网络模型，涉及网络模型领域，包括残差块，残差块中设置有左运算通道、右运算通道与合并单元，合并单元，用于合并输出的残差左特征向量与残差右特征向量以得到残差特征合并向量；还包括局部残差模块，其包括至少一个局部残差块，所述局部残差块用于对合并向量进行拆分以得到右特征向量与左特征向量，并通过局部残差块中的右侧梯度运算通道对右特征向量进行残差运算，通过局部残差块中的左侧梯度运算通道对左特征向量进行特征运算，本发明通过设置局部残差块增加了网络分支的路径，避免了深度残差网络中加深网络层数使网络参数数目增多，所要求的计算也呈指数型增长的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 阶段 局部 特征 融合 策略 网络 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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