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METHOD FOR DESIGNING DEFORMABLE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS AND APPARATUS USING THEREOF

机译:使用其设计可变形的卷积神经网络和装置的方法

摘要

A method for a computing device operated by at least one processor to train a convolutional neural network, the method comprising: determining offset information including a sampling direction and location of an input feature map; proportional to a maximum value of an offset included in the offset information generating a loss function using the size of the receiving region as a variable, sampling data of the input feature map based on the offset information to generate a new input feature map, and using the new input feature map and a convolution filter performing a convolution operation to generate an output feature map, and optimizing the convolutional neural network using the loss function.
机译:一种由至少一个处理器操作以训练卷积神经网络的计算设备的方法,该方法包括:确定包括采样方向的偏移信息和输入特征图的位置; 与包括在偏移信息中的偏移中包括的偏移的最大值成比例,该偏移函数使用接收区域的大小作为变量,基于偏移信息来生成输入特征映射的采样数据以生成新的输入特征映射,并使用 新的输入特征映射和执行卷积操作的卷积滤波器来生成输出特征图,并使用损耗功能优化卷积神经网络。

著录项

  • 公开/公告号KR20210138954A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 서강대학교산학협력단;

    申请/专利号KR20200057082

  • 发明设计人 강석주;안세현;

    申请日2020-05-13

  • 分类号G06N3/08;G06F17/15;G06N3/04;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 22:31:15

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