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[发明专利]USB表面缺陷检测的神经网络检测方法-CN202010611988.0有效
发明人：曹彦鹏;朱文斌;曹衍龙;杨将新;贾淑凯;徐正方;牛旭;张思杨 -专利权人：浙江大学;杭州徐睿机械有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种USB表面缺陷检测的神经网络检测方法，包括SqueezeNet神经网络，根据拍摄的USB图片制作数据集，使用数据集对SqueezeNet网络进行训练。本发明缩小了ROI区域，SqueezeNet网络的识别准确度和速度。
usb 表面缺陷检测神经网络方法

[发明专利]一种基于SqueezeNet的手写体数字识别方法-CN201810430128.X在审
发明人：苗红霞;顾倚榜;齐本胜;贾澜;熊天宇 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2018-05-08 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SqueezeNet的手写体数字识别方法，具体包括：（1）预处理识别的手写体数字样本；（2）构建SqueezeNet卷积神经网络模型；（3）训练SqueezeNet网络模型，并对手写体数字测试集样本进行测试本发明中的SqueezeNet网络模型相比于传统的AlexNet有效地减少了网络参数的总量，并且提高了手写体数字识别的精度，具备了模型压缩的基础，后续可更好地应用于移动端设备、分布式训练以及嵌入式硬件上
手写体数字识别手写体数字网络模型样本预处理卷积神经网络嵌入式硬件移动端设备有效地减少模型压缩网络参数测试集传统的构建测试应用

[发明专利]一种人脸表情分类方法、装置及存储介质-CN201711230464.1在审
发明人：王甜甜;韦泽垠 -专利权人：深圳TCL新技术有限公司
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：人脸表情分为高兴、生气、惊恐、平静等表情特征，不同的表情特征，提取的纹理信息也不相同，利用现有的基于卷积神经网络模型的SqueezeNet网络模型和AlexNet网络模型的特点，将这两个网络模型的优点结合起来，构成新的网络结构，在保持SqueezeNet网络模型结构的基础上，修改SqueezeNet网络模型，重新组建了改进型的SqueezeNet网络模型，通过将不同人脸表情图像输入到改进型的SqueezeNet
网络模型人脸表情分类表情特征存储介质改进型卷积神经网络人脸表情识别人脸表情图像识别和分类算法复杂度分类问题图像信息网络结构纹理信息有效解决惊恐集合表情组建

[发明专利]一种基于深度学习的头皮检测方法-CN202010228550.4在审
发明人：龙飞;谭曌东;杨候来;蔡艺卓;姚俊峰;阙锦龙;郭诗辉 -专利权人：厦门大学
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的头皮检测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集头皮图像数据；步骤S2：根据头皮属性，对头皮图像进行标注分类，形成各头皮属性的分类数据集；步骤S3：使用ImageNet图像数据库对SqueezeNet模型进行预训练，得到预训练SqueezeNet模型；步骤S4：修改预训练SqueezeNet模型，使其适应回归任务，得到改进型SqueezeNet模型；步骤S5：制定头皮检测精度判定规则，使用步骤S2中的分类数据集对改进型SqueezeNet模型进行重新训练，得到各种头皮属性的头皮检测模型；步骤S6，将待测头皮图像根据头皮属性进行分类，输入对应的头皮检测模型得到预测结果。
一种基于深度学习头皮检测方法

[发明专利]一种基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络构建方法-CN202310611577.5在审
发明人：徐猛;吴伟;何伟;刘科言;林文军;徐雅文;向磊;王朋飞 -专利权人：重庆建设工业（集团）有限责任公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习算法设计技术领域，具体涉及一种基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络构建方法，包括：对SqueezeNet模型进行改进，得到Sligh t‑SqueezeNet模型；将InstanceNormalization实例标准化和GroupNormalizatio n组标准化融合，得到IG‑module标准化方式；将IG‑module融入Slight‑Squeez eNet模型中，得到Slight‑SqueezeNet‑IGN轻量化卷积神经网络；本发明通过改进SqueezeNet和融合IG‑module两种方式构建了一种新型的轻量化卷积神经网络，在同一任务下，相较于大型卷积神经网络如AlexNet、VGG16等，其能在不增加参数量与模型复杂度的前提下
一种基于 squeezenet 量化卷积神经网络构建方法

[发明专利]一种基于改进的C3D视频行为检测方法-CN201910302041.9有效
发明人：卿粼波;李龙;何小海;李诗菁;吴晓红;滕奇志 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：在NVIDIA JetsonTX2上，采用改进的SqueezeNet与C3D相结合卷积神经网络，并引入BN层与short‑cut结构，最后将训练模型部署到NVIDIA JetsonTX2上，对视频行为进行分析实验结果表明，改进后的SqueezeNet‑C3D卷积神经网络相比于C3D神经网络在精度上提高了4.4％；改进后的SqueezeNet‑C3D网络与SqueezeNet‑C3D网络相比，参数量降低了15
一种基于改进 c3d 视频行为检测方法

[发明专利]一种预测用户行为发生概率的方法和装置-CN201810892315.X在审
发明人：张立成;陆韬 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-08-07 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：该方法的一个具体实施方式包括：提取用户行为的历史数据，所述历史数据由多天的用户行为数据组成；基于对所述用户未来行为的分类的数量来配置修改的SqueezeNet卷积神经网络；利用训练数据训练所述修改的SqueezeNet卷积神经网络；以及将所述历史数据输入到经训练的所述修改的SqueezeNet卷积神经网络中，生成对应于所述分类中的每一个的概率，其中，所述修改的SqueezeNet卷积神经网络包括按顺序级联的卷积层以及全连接层
一种预测用户行为发生概率方法装置

[发明专利]一种基于SqueezeNet的农作物叶片病害识别方法-CN202011137314.8在审
发明人：高国琴;刘阳 -专利权人：江苏大学
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SqueezeNet的农作物叶片病害识别方法。其方案是：对原始数据集进行增强和扩充,划分训练集和测试集；从网络规模小型化和计算过程轻量化的角度出发，对经典SqueezeNet结构进行精简与参数修改，获取4种改进后SqueezeNet模型；训练参数设置本发明提出的改进SqueezeNet模型在显著减少参数内存要求和计算量的同时使模型性能保持在一个较高的水平，较好地平衡了这三项指标，有利于将模型部署在移动终端等嵌入式资源受限设备上，有助于实现对农作物病害的实时准确识别
一种基于 squeezenet 农作物叶片病害识别方法

[发明专利]一种基于FPGA的目标检测神经网络压缩方法及系统-CN202210905229.4在审
发明人：赵梦莹;赵文健;张浩;申兆岩;蔡晓军 -专利权人：山东海量信息技术研究院;山东大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于FPGA的目标检测神经网络的压缩方法及系统，包括以下步骤：采用改进的SqueezeNet网络用于目标检测；所述改进的SqueezeNet网络包括6层Fire模块；将改进的SqueezeNet
一种基于 fpga 目标检测神经网络压缩方法系统

[发明专利]一种基于SqueezeNet的生成对抗网络图像去雾方法及装置-CN202310653152.0在审
发明人：彭程;李飞达;季宏伟;张登银;赵莎莎;金小飞 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SqueezeNet的生成对抗网络图像去雾方法及装置，方法包括：将采集的有雾图像输入构建的基于SqueezeNet的生成对抗网络模型中，输出去雾后的无雾图像；其中，所述基于SqueezeNet本发明通过特征提取网络SqueezeNet提取雾密度特征，使去雾网络能够自动调整不同浓度区域的权重，更有效地分离雾霾和图像内容，实现在真实场景中对不同浓度雾霾的非均匀处理。
一种基于 squeezenet 生成对抗网络图像方法装置

[发明专利]一种基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法-CN201910201657.7在审
发明人：郭洋;左齐茹仪;李佳 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： A61B18/12 文献下载
摘要：本发明属于辅助手术技术领域，公开了一种基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，包括以下步骤：构建squeezenet网络；采集数据并建立数据集；将squeezenet网络、数据集导入TensorFlow框架，利用数据集对squeezenet网络进行训练，生成预警模型；输入医疗影像；根据预警模型对医疗影像的包膜位置进行标定。
数据集前列腺增生人工智能医疗影像预警模型电切除包膜双极预警网络采集数据手术过程手术技术手术医师前列腺标定构建成功率切割医生

[发明专利]基于轻量化CNN网络的干扰信号智能识别方法-CN202210069321.1在审
发明人：张劲东;张瑞;徐婧;吕树肜;胡婉婉 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：CNN网络的干扰信号智能识别方法，包括以下步骤：利用距离多普勒处理获得目标及干扰信号的距离多普勒图像；采用滑窗变换、归一化技术对距离多普勒图像进行重塑；采用基于距离多普勒信息尺寸的隐层和通道剪枝措施对SqueezeNet本发明改进后的SqueezeNet网络参数量降为经典SqueezeNet网络的1/30，节省了大量模型训练时间，保存的权重和网络模型占有更小的内存，使之更适合嵌入式系统，并且每种干扰信号的识别率能够达到
基于量化 cnn 网络干扰信号智能识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的快速人脸识别方法-CN201811295723.3在审
发明人：孔锐;蔡佳纯;何铸辉 -专利权人：暨南大学
申请日： 2018-11-01 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该快速人脸识别方法针对实时人脸识别技术受限于网络带宽和硬件处理能力的影响以及识别速度不高的问题进行了探索，在兼顾人脸识别准确率的同时，考虑到人脸识别占用内存空间和识别速度问题，对轻量级的卷积神经网络模型SqueezeNet进行改进，实现SqueezeNet的特征提取和分类功能分离，以欧式距离代替Softmax和全连接层的分类能力来减少模型参数，利用改进的SqueezeNet提取特征，利用欧氏距离进行分类识别，不仅可以兼顾识别准确率
人脸识别准确率卷积神经网络人脸识别技术硬件处理能力分类功能分类能力分类识别模型参数内存空间欧式距离欧氏距离速度问题特征提取提取特征网络带宽连接层受限算法改进占用学习探索

[发明专利]一种车牌字符及车牌类别的识别方法、装置及设备-CN201910704016.3在审
发明人：唐健;李力;王浩;吴喆 -专利权人：深圳市捷顺科技实业股份有限公司
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种车牌字符及车牌类型的识别方法、装置、设备及可读存储介质，方案包括：获取车牌图像；将车牌图像输入预先经过训练的基于SqueezeNet的识别模型，得到车牌字符识别结果和车牌类型识别结果。该方案利用基于SqueezeNet的识别模型实现对车牌字符和车牌类型的识别，上述识别模型中设置有多个批标准化层，因此能够加快网络收敛，并提升模型的泛化能力；同时SqueezeNet中的Fire结构能够减少计算量
车牌车牌字符车牌图像车牌字符识别可读存储介质装置及设备模型实现输出分支网络收敛复杂度计算量较低层输出层耗时标准化申请网络

[发明专利]图像分类方法、电视设备及计算机可读存储介质-CN201711429089.3有效
发明人：王甜甜;李其浪 -专利权人：深圳TCL新技术有限公司
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： H04N21/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分类方法、电视设备及计算机可读存储介质，本发明通过电视设备获取待分类图像和所述待分类图像对应的目标背景标签，根据所述目标背景标签对所述待分类图像进行标记，将标记后的待分类图像传输至改进型SqueezeNet模型中，获得与所述标记后的待分类图像对应的目标训练数据，所述改进型SqueezeNet模型反映图像的图像特征值与训练数据的对应关系，根据所述目标训练数据对所述待分类图像进行分类，采用基于现有结构改进设置的改进型SqueezeNet模型能够极大降低训练的参数量，降低计算复杂度，并降低待分类图片分类处理的时间，提高了图片分类的准确率，提升用户体验。
图像分类方法电视设备计算机可读存储介质

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