[发明专利]用于构建鲁棒的深度卷积神经网络的滤波器重用机制有效
| 申请号： | 201780089497.0 | 申请日： | 2017-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN110506277B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 姜晓恒 | 申请（专利权）人： | 诺基亚技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/764;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 酆迅;马明月 |
| 地址： | 芬兰*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种装置和方法，该方法包括：针对卷积神经网络的第一卷积层，基于将被评估的图像的区域和来自第一卷积层的经学习的滤波器来生成特征图(406)；针对卷积神经网络的一个或多个后续卷积层，基于先前卷积层的特征图、针对先前卷积层的经学习的滤波器以及针对后续卷积层的经学习的滤波器来生成特征图(408)；以及基于第一卷积层和一个或多个后续卷积层的所生成的特征图来在图像的区域中检测感兴趣的对象的存在(410)。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 构建 深度 卷积 神经网络 滤波器 重用 机制 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实现的方法，包括：/n配置以针对卷积神经网络的第一卷积层，基于将被评估的图像的区域和来自所述第一卷积层的经学习的滤波器来生成特征图；/n配置以针对所述卷积神经网络的一个或多个后续卷积层生成特征图，每个后续卷积层基于先前卷积层的所述特征图、针对所述先前卷积层的经学习的滤波器以及针对所述后续卷积层的经学习的滤波器而被生成；以及/n配置以基于所述第一卷积层和所述一个或多个后续卷积层的所生成的特征图来在所述图像的所述区域中检测感兴趣的对象的存在。/n
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