一种加强通道重排和融合的卷积神经网络模块的实现方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110171972.7
IPC分类号：G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
申请日期：
2021-02-08
申请人：
华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院

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专利名称	一种加强通道重排和融合的卷积神经网络模块的实现方法
申请号	CN202110171972.7	申请日期	2021-02-08
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-14	公开/公告号	CN112801275A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院	申请人地址	广东省广州市天河区五山路381号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华南理工大学,中山市华南理工大学现代产业技术研究院	当前权利人	华南理工大学,中山市华南理工大学现代产业技术研究院
发明人	陈琦;郭锴凌;徐向民;殷瑞祥
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	何淑珍;江裕强

摘要

本发明公开了一种加强通道重排和融合的卷积神经网络模块的实现方法，包括以下步骤：通过一个卷积层提取某一层次特征图的特征，产生一个过渡的特征图；通过对产生的过渡特征图在空间维度上进行池化，得到和通道尺寸相同的重排融合向量；利用得到的重排融合向量，计算出重排融合的新通道和对应的权重，对某一通道的特征图按计算的权重累加到新通道及其相邻通道上，遍历所有通道，待所有通道都加权累加后便得到融合后的特征图。本发明的模块，可以无缝插入到任何卷积神经网络当中，加强不同通道信息的交流，可应用于图像分类的网络、目标检测、语义分割等任务的主干网络中。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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