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一种基于偏微分算子的等变卷积网络模型的图像分类方法

摘要

本发明公布了一种基于偏微分算子的等变卷积网络模型的图像分类方法,针对卷积网络模型的输入层和中间层,基于偏微分算子分别设计输入层的等变卷积和中间层的等变卷积,构建等变卷积网络模型PDO‑eConv,并进行模型训练;模型PDO‑eConv输入为图像数据,输出为图像的预测分类,从而实现高效地进行图像分类识别视觉分析。本发明能够提供更好的参数共享机制,达到更低的图像分类错误率。

著录项

  • 公开/公告号CN111401452B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京大学;

    申请/专利号CN202010189225.1

  • 发明设计人 林宙辰;沈铮阳;何翎申;

    申请日2020-03-17

  • 分类号G06V10/764;G06V10/82;G06V10/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构北京万象新悦知识产权代理有限公司;

  • 代理人黄凤茹

  • 地址 100871 北京市海淀区颐和园路5号

  • 入库时间 2022-08-23 13:32:44

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