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[发明专利]特征图的池化方法、数据处理方法和计算设备-CN202110247088.7在审
发明人：黄诗盛 -专利权人：深圳海翼智新科技有限公司
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种特征图的池化方法、数据处理方法和计算设备，该特征图的池化方法应用于包括至少一个空洞池化层的卷积神经网络，该特征图的池化方法包括：获取待池化的特征图；基于所述空洞池化层对所述特征图进行池化，以得到池化后的特征图，其中所述空洞池化层为扩张率大于1的池化层。根据本申请实施例的特征图的池化方法采用的卷积神经网络包括扩张率大于1的空洞池化层，使得对特征图进行池化过程中感受野(相对于标准池化层而言)扩大了，从而提高了对特征图的特征提取能力，并且不会增加计算量。
特征方法数据处理计算设备

[发明专利]一种卷积神经网络池化单元及池化计算方法-CN201810818971.5在审
发明人：聂林川;姜凯;王子彤 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种卷积神经网络池化单元及池化计算方法，池化单元独立于计算单元，包括输入模块、池化资源池模块和池化结果输出模块。输入模块将待解析的池化参数、待池化的特征图发送给池化资源池模块。池化资源池模块解析池化参数，根据解析出的池化参数配置相应池化计算单元；基于输入通道识别特征图来源以将特征图映射至一池化计算单元中；基于池化计算单元将映射来的特征图进行池化计算处理后输出。池化结果输出模块将处理后的特征图通过相应输出通道输出。池化单元独立设计且可通过配置不同池化参数来重新定义池化电路的功能。因此，本方案能够提高池化单元的通用性。
池化特征图计算单元池化资源结果输出模块卷积神经网络单元独立输入模块映射解析参数配置计算处理模块解析输出通道输入通道重新定义输出电路配置

[发明专利]卷积神经网络的通用池化增强方法、装置、设备及介质-CN201910888542.X在审
发明人：贾琳;赵磊 -专利权人：重庆特斯联智慧科技股份有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种卷积神经网络的通用池化增强方法、装置、设备及介质，对输入的第一特征图分别进行第一池化处理和第二池化处理，得到对应的第一池化特征图和第二池化特征图；将第一池化特征图和第二池化特征图进行拼接，得到第二特征图；将第二特征图进行升维处理，得到与第一特征图通道维数相同的全局池化特征图；对全局池化特征图中每个通道的每个池化块进行归一化处理，得到每个通道的池化权重图；将每个通道的池化权重图分别和第一特征图的对应通道相乘，得到第三特征图后输出。通过本方案，可以在卷积神经网络训练时动态学习池化权重参数，大大减少了参数量和计算量，进一步提高了卷积神经网络的性能。
卷积神经网络通用增强方法装置设备介质

[发明专利]一种卷积神经网络中的池化方法和池化模型-CN202010257057.5有效
发明人：代笃伟;赵威;申建虎;王博;张伟 -专利权人：北京精诊医疗科技有限公司
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络中的池化方法和池化模型，设定局部池化计算阵列参数；将图像输入到卷积层进行卷积运算，获取图像的特征图并得出特征图的尺寸参数；若特征图的尺寸参数等于局部池化计算阵列参数，则动态分配使用平均值或最大值池化操作；若特征图的尺寸参数大于局部池化计算阵列参数，则根据局部池化计算阵列参数划分特征子图，计算特征子图特征值，判断任一个特征值是否大于其余平均值的二倍，若是，针对该局部池化采用最大值池化操作，否则采用平均值池化操作；重复上步骤直至完成逐级全局池化操作。本发明动态分配池化策略，可寻找到更好的全局池化值，使用动态分配池化策略和逐级全局池化策略后，模型准确率有较为明显的提升。
一种卷积神经网络中的方法模型

[发明专利]一种基于池化网络的概念抽象方法和装置-CN202310931096.2在审
发明人：陈华钧;李娟;张文 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于池化网络的概念抽象方法和装置，根据输入图中三元组的关系对应的实体集进行拆分和合并自动抽象概念获取池化图，并依据池化图获得输出图；使用输入图经图神经网络模型学习的表示初始化池化图的表示，使用图神经网络模型更新池化图的表示并和输入图的表示共同初始化输出图的表示，使用图神经网络模型再更新输出图的表示，将输出图的表示作为知识表示学习模型的输入训练模型，使实体表示包含概念信息；并对输入图‑池化图，池化图‑输出图以及输入图‑输出图计算对比学习损失；再基于候选三元组的知识分数确定可靠的候选三元组，实现更准确的信息自动补全。
一种基于网络概念抽象方法装置

[发明专利]池化计算实现系统-CN202310378048.5在审
发明人：李杉;曹姗;张薇;杨梅领;姜之源 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：一种池化计算实现系统，包括：横向池化模块和纵向池化模块，其中：横向池化模块对输入的特征图进行横向池化操作并整理尺寸后输出；纵向池化模块暂存横向池化处理后的特征图并进行纵向池化操作。本发明通过高灵活性与通用性的池化操作的架构，适配多种情况下的不同尺寸的池化操作的同时，有效地节约面积的消耗。
计算实现系统

[发明专利]一种卷积神经网络的池化方法和装置-CN201910351993.X在审
发明人：陈海波 -专利权人：深兰科技（上海）有限公司
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种卷积神经网络的池化方法和装置。以解决现有技术在进行池化操作时，对不同池化参数的池化操作兼容性较差，池化方式不灵活的问题。本发明实施例确定原始特征图对应的待处理特征图后，使用第一池化窗口进行池化操作，得到输出数据，根据第一池化窗口的池化参数和第二池化窗口的池化参数确定输出数据中等效于使用第二池化窗口进行池化操作的有效数据，本发明实施例可以在不更改待处理特征图的条件下，得到对应的使用第二池化窗口的有效数据，在不更改底层代码的前提下，通过复用第一池化窗口以及后续的数据筛选，得到不同池化参数的池化窗口的输出数据，提高了对不同池化参数的兼容性，池化方式更加灵活。
池化输出数据卷积神经网络方法和装置有效数据兼容性特征图电子技术领域参数确定底层代码数据筛选原始特征灵活的复用灵活

[发明专利]一种卷积神经网络池化单元设计方法-CN201810538876.X有效
发明人：聂林川;姜凯;王子彤 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开一种卷积神经网络池化单元设计方法，涉及神经网络技术实现领域；建立卷积神经网络池化单元设计系统，其中特征图和参数输入模块用于缓存待池化的特征图和需要配置的池化参数，参数解析和映射模块接收来自特征图和参数输入模块的池化参数，对池化参数进行解析，根据解析后的参数配置寄存器组，同时构造状态机组模块中的状态机组的跳转初始状态，状态机组模块根据状态机组的跳转状态，采用电路复用和池化参数融合的方法，调用池化计算模块实现不同池化参数的池化计算，将结果输出至池化结果输出模块；利用所述系统进行卷积神经网络池化单元的设计。
一种卷积神经网络单元设计方法

[发明专利]图像分类方法、装置和计算机设备-CN202110339588.3有效
发明人：邓泽林;秦平越 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：所述方法包括：获取图像样本，通过第一池化层对经过卷积后的特征图中的每个池化框进行k次最小池化，对k个最小值取平均值得到最小池化平均值；通过第二池化层对图像样本进行平均池化，得到平均池化特征图；根据预先设置的权重，对平均池化特征图进行加权，得到每个池化框对应的极端门限值；若最小池化平均值小于极端门限值，则舍弃池化框中的最小值后进行平均池化，得到图像样本对应的去极端特征图；利用去极端特征图训练图像分类模型，得到训练好的图像分类模型；获取待分类图像的去极端特征图，将去极端特征图输入训练好的图像分类模型，得到图像类别。
图像分类方法装置计算机设备

[发明专利]一种基于clique匹配和分层池化的图分类方法-CN202011468508.6在审
发明人：罗敏楠;罗振飞;郑庆华;董怡翔 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于clique匹配和分层池化的图分类方法，其特征在于：1)基于图卷积神经网络的节点表示学习，为图中节点学习表示向量；2)基于clique匹配的池化方法，将和clique匹配的子图聚合为超节点实现池化操作；3)图表示向量生成，为每次池化操作生成的中间图学习表示向量；4)基于分层池化的图分类，将中间图的表示向量聚合得到目标图的最终表示向量，最后进行分类预测，返回预测结果。本发明所公开的基于clique匹配和分层池化的图分类方法，同现存的图分类方法相比，通过在图中进行clique匹配考虑高阶图结构；同时，本发明能够通过分层池化的方式减少特征信息损失，得到高质量的图表示向量
一种基于 clique 匹配分层分类方法

[发明专利]图池化方法、装置、设备以及存储介质-CN202011034251.3在审
发明人：曹雨;方蒙 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图池化方法、装置、设备以及存储介质，该方法包括：获取待池化图特征表示，并将待池化图特征表示分割为多个子图特征表示，一个子图特征表示中包括待池化图特征表示中的一个或者多个维度的图特征表示；基于图神经网络模型确定各子图特征表示对应的图注意力输出特征，一个子图特征表示对应一个图注意力输出特征；基于各子图特征表示对应的图注意力输出特征聚合得到待筛选图特征表示；根据待筛选图特征表示中包括的多个待筛选对象的特征表示以及各待筛选对象的权重，筛选出目标图特征，并基于目标图特征确定池化后的目标图特征表示。采用本发明实施例，可按维度分割图片特征后对图片进行池化，增加图池化效率。
图池化方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种池化方法、芯片、设备和存储介质-CN202110127626.9在审
发明人：周军;常亮;周亮;王文强;杨雨桐;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：成都商汤科技有限公司;电子科技大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请提出一种池化方法、芯片、设备和存储介质。其中，上述方法可以包括获取目标特征图。对上述目标特征图进行拆分，得到若干子特征图。其中，上述目标特征图中处于同一池化窗口内的至少部分像素值分别处于不同的子特征图，各池化窗口内处于同一位置的像素值处于同一子特征图。对各子特征图中属于不同池化窗口的像素并行处理，得到上述目标特征图对应的池化结果。
一种方法芯片设备存储介质

[发明专利]一种池化方法、芯片、设备和存储介质-CN202110518017.6在审
发明人：周军;周亮;常亮;王文强;杨雨桐;徐宁仪 -专利权人：成都商汤科技有限公司;电子科技大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请提出一种池化方法、芯片、设备和存储介质。其中，上述方法可以包括获取目标特征图。对上述目标特征图进行拆分，得到若干子特征图。其中，上述目标特征图中处于同一池化窗口内的至少部分像素值分别处于不同的子特征图，各池化窗口内处于同一位置的像素值处于同一子特征图。对各子特征图中属于不同池化窗口的像素并行处理，得到上述目标特征图对应的池化结果。
一种方法芯片设备存储介质

[发明专利]一种基于交互图分层池化的虚假新闻检测方法-CN202210909644.7在审
发明人：李玉华;邓会才;李瑞轩;辜希武 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明属于虚假新闻检测领域，具体涉及一种基于交互图分层池化的虚假新闻检测方法，包括：根据用户评论交互信息构建评论图和传播图，其中，将待检测新闻的各句子、待检测新闻的推文以及推文的各评论作为评论图的结点，将各结点的文本语义特征作为结点属性；将待检测新闻、待检测新闻的各原推文用户以及各原推文用户的各转发用户作为传播图的结点，将各用户的社交资料作为用户结点属性；使用基于结点选择的池化方式对评论图进行分层池化，每层池化均用于保留关键内容结点；使用基于结点聚类的池化方式对传播图进行分层池化，每层池化均用于捕捉传播群体特征；采用池化结果评估待检测新闻的真实性。
一种基于交互分层虚假新闻检测方法

[发明专利]一种图像识别方法、装置、系统及电子设备-CN202011555974.8在审
发明人：林斯贤 -专利权人：深圳市万普拉斯科技有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本申请涉及计算机技术领域，公开了一种图像识别方法、装置、系统及电子设备，该方法包括：获取待识别图像；对所述待识别图像分别进行最大池化以及平均池化，确定最大池化特征图以及平均池化特征图；组合所述最大池化特征图以及所述平均池化特征图，生成组合后的特征图；对所述组合后的特征图进行深度卷积，确定卷积后的特征图；对预设图像识别模型进行训练，生成图像识别模型，并基于所述图像识别模型，对所述卷积后的特征图进行图像识别，以确定图像识别结果。
一种图像识别方法装置系统电子设备

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