[發(fā)明專利]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像處理方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010048134.6 | 申請(qǐng)日: | 2020-01-16 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN113128662A | 公開(kāi)(公告)日: | 2021-07-16 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 李永;吳岳辛;葉翔;劉瑩;姜衛(wèi)星;豐·石;張高鑫;王凡;何子航;李慧;胡嘉豪;李婉婷;趙家鳳;李鳳男;王偉剛 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 波音公司;北京郵電大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06N3/04 | 分類號(hào): | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京康信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240 | 代理人: | 李子光 |
| 地址: | 美國(guó)伊*** | 國(guó)省代碼: | 暫無(wú)信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 卷積 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 基于 圖像 處理 方法 | ||
1.一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其特征在于,所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括:
至少一個(gè)卷積層,每個(gè)所述卷積層包括至少一個(gè)卷積核組,每個(gè)所述卷積核組包括兩個(gè)以上的卷積核,每個(gè)所述卷積核組的各所述卷積核對(duì)輸入的具有不同旋轉(zhuǎn)角度的圖像數(shù)據(jù)的相同特征進(jìn)行特征提取以獲得特征圖,其中,所述卷積核組的一個(gè)卷積核經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)能得到所述卷積核組的其他卷積核;以及
至少一個(gè)池化層,每個(gè)所述池化層利用與所述卷積核組的各所述卷積核分別對(duì)應(yīng)的池化窗口對(duì)各所述卷積核輸出的特征圖進(jìn)行池化,以輸出池化后的特征圖,其中,通過(guò)繞與所述卷積核組的所述一個(gè)卷積核對(duì)應(yīng)的池化窗口的中心而旋轉(zhuǎn)所述池化窗口,能得到與所述卷積核組中的其他卷積核對(duì)應(yīng)的池化窗口。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其特征在于,所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還包括特征圖選擇層,所述特征圖選擇層將經(jīng)過(guò)所有池化層池化后的且來(lái)源于屬于同一卷積核組的各卷積核的特征圖進(jìn)行比較,并選出具有最大值的特征圖,作為該卷積核組對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)提取的特征圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其特征在于,所述卷積核組包括第一卷積核,所述第一卷積核由F0表示,所述卷積核組中的其他卷積核由Fi表示,則所述其他卷積核Fi通過(guò)以下公式獲得:
Fi(c,p,q)=F0(c,p′,q′),其中
其中,i表示各卷積核在所述卷積核組中的索引,c表示卷積核的通道數(shù),p,q分別表示第i卷積核的高和寬的索引,θi表示第i卷積核從所述第一卷積核旋轉(zhuǎn)的角度,p’和q’分別表示所述第一卷積核的高和寬的索引。
4.根據(jù)權(quán)利要求3的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其特征在于,所述第一卷積核的權(quán)重隨著所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練而改變。
5.根據(jù)權(quán)利要求4的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其特征在于,對(duì)前一所述池化層池化后的特征圖進(jìn)行特征提取的所述卷積層中的每一卷積核的通道的數(shù)量是其輸入的池化后的所述特征圖的通道的數(shù)量的1/n,其中,n表示所述不同旋轉(zhuǎn)角度的數(shù)量并且為大于2的自然數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求3的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其特征在于,與所述卷積核組中除所述第一卷積核之外的其他卷積核對(duì)應(yīng)的各池化窗口的中心表示為(hθi,wθi),則所述池化窗口的中心(hθi,wθi)通過(guò)以下公式獲得:
其中,(hθo,wθo)表示與所述第一卷積核對(duì)應(yīng)的池化窗口的中心,θi表示自中心(hθo,wθo)旋轉(zhuǎn)的角度。
7.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像處理方法,其特征在于,所述方法包括:
由所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各卷積層中的每個(gè)卷積核組的各卷積核對(duì)輸入的具有不同旋轉(zhuǎn)角度的圖像數(shù)據(jù)的相同特征進(jìn)行特征提取以獲得特征圖,其中,所述卷積核組的一個(gè)卷積核經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)能得到所述卷積核組的其他卷積核;以及
由所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各池化層利用與所述卷積核組的各所述卷積核分別對(duì)應(yīng)的池化窗口對(duì)各所述卷積核輸出的特征圖進(jìn)行池化,以輸出池化后的特征圖,其中,通過(guò)繞與所述卷積核組的所述一個(gè)卷積核對(duì)應(yīng)的池化窗口的中心而旋轉(zhuǎn)所述池化窗口,能得到與所述卷積核組中的其他卷積核對(duì)應(yīng)的池化窗口。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像處理方法,其特征在于,還包括:由所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征圖選擇層將經(jīng)過(guò)所有池化層池化后的且來(lái)源于屬于同一卷積核組的各卷積核的特征圖進(jìn)行比較,并選出具有最大值的特征圖,作為該卷積核組對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)提取的特征圖。
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