[发明专利]一种基于双路多分枝网络模型的特征提取方法在审
| 申请号： | 202310085812.X | 申请日： | 2023-02-06 |
| 公开（公告）号： | CN116342905A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 梅少辉;马明阳;张易凡 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 | 代理人： | 张瑞琪 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种双路多分枝网络模型的特征提取方法，构建正图像样本包和负图像样本包；将正图像样本包作为双路多分枝网络模型的输入，输出正图像样本包旋转不变性特征；将负图像样本包作为双路多分枝网络模型的输入，输出负图像样本包旋转不变性特征；根据正图像样本包旋转不变性特征和负图像样本包旋转不变性特征构建双中心损失函数；根据双中心损失函数和Softmax函数对双路多分枝网进行训练。解决了如何提高卷积神经网络的特征提取的丰富性以及提高样本的可分性的技术问题，达到了提高网络分类精度的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双路多 分枝 网络 模型 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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