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Combining convolution and deconvolution for object detection

机译:结合卷积和反卷积进行目标检测

摘要

Provided are systems, methods, and computer-readable medium for operating a neural network. In various implementations, the neural network can receive an input image that includes an object to be identified. The neural network can generate a plurality of initial feature maps using a convolution layers, wherein a first initial feature maps is generated using the input image. The neural network can generate an up-sampled feature map using a de-convolution layer that takes an initial feature map as input, where the up-sampled feature map has a same resolution as the previous initial feature map. The neural network can combine the up-sampled feature map and the previous initial feature map, and use the combined feature map to more accurate identify the object.
机译:提供用于操作神经网络的系统,方法和计算机可读介质。在各种实施方式中,神经网络可以接收包括要识别的对象的输入图像。该神经网络可以使用卷积层来生成多个初始特征图,其中使用输入图像来生成第一初始特征图。神经网络可以使用将原始特征图作为输入的反卷积层来生成上采样特征图,其中上采样特征图的分辨率与先前的初始特征图相同。神经网络可以组合上采样特征图和先前的初始特征图,并使用组合后的特征图更准确地识别对象。

著录项

  • 公开/公告号US10628705B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 QUALCOMM INCORPORATED;

    申请/专利号US201815940907

  • 发明设计人 BOLAN JIANG;XIN LI;SHUXUE QUAN;YUNKE PAN;

    申请日2018-03-29

  • 分类号G06K9/66;G06K9/62;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:29:40

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