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基于CNN和域自适应学习的车型识别方法

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专利号 2017106701579 专利名称 基于CNN和域自适应学习的车型识别方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
申请人 南京信息工程大学 申请地址 江苏省南京市建邺区奥体大街69号
发明人 孙伟;赵玉舟;张小瑞;郭强强;杜宏吉;施顺顺;杨翠芳 申请日期 2017-08-07
下证状态 未知 更新时间 2022-09-19 11:42:29
专利摘要 本发明涉及基于CNN和域自适应学习的车型识别方法,通过在Alexnet网络中添加旋转不变层、区分判别层和设计新的目标函数,建立基于CNN网络初始模型;利用建立的初始模型分别提取不同领域样本卷积层的特征图,计算样本特征图之间的余弦相似度,确定CNN网络的共享卷积核或非共享卷积核,保留共享卷积核的权重和偏置,更新非共享卷积核的权重和偏置;基于目标领域训练样本,计算每层特征图之间的余弦相似度和整个目标领域平均相似度,根据平均相似度聚类每类相似特征图;将与目标领域中样本有相似分布特性的源领域样本拓展为目标领域的新样本,用目标领域的新样本来微调整个CNN网络模型,再通过softmax分类器对目标领域中的测试样本进行车型分类。

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卖方 企业营业执照
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