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基于深度残差二维随机配置网络的轻量型图像识别方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023109165795
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023109165795 | 专利名称 | 基于深度残差二维随机配置网络的轻量型图像识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V 10/82 (2022.01),G06V 20/68 (2022.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/048 (2023.01),G06N 3/082 (2023.01),G06N 3/09 (2023.01) |
| 申请人 | 中国矿业大学 | 申请地址 | 江苏省徐州市铜山区大学路1号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2023-07-24 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:52:08 |
| 专利摘要 | 本发明公开了基于深度残差二维随机配置网络的轻量型图像识别方法，涉及快速建模识别方法领域，包括以下步骤：S1：获取图像数据集；S2：逐层建立轻量型图像识别网络；S3：设置每层容差为建立新层的条件，并构建残差连接作为新层输入。本发明采用上述步骤，使用图像直接作为建模数据，保留图像的完整空间位置信息，引入深度残差随机配置神经网络，克服了单层网络学习能力不足和网络随着层数加深导致原始信息丢失的问题，并且在深度残差随机配置神经网络的层数和每层节点设置上，采用自适应算法设置，达到根据任务复杂度自动选择层数和每层节点数，克服了现有方法需要反复实验和先验经验来调整层数和节点数的缺点，大大提高了效率和实用性。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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