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本发明提供一种局部增强型空洞卷积多尺度特征提取方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,该方法包括采集图像数据,对采集的图像数据进行处理,获得特征图;获取目标图像的浅层特征信息,并作分组处理;将卷积网络卷积核按照混合膨胀卷积设计准则设置膨胀系数;基于膨胀系数,构建卷积神经网络架构,所述卷积神经网络架构包括一个空洞卷积模块或者两个以上级联的空洞卷积模块;对空洞卷积层采用全数据分组填充方式,使空洞卷积层输入与输出大小一致;进行迭代训练,建立模型。本发明方法与传统神经网络相比,可用于提取全局语义信息,且提升
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117409212A
(43)申请公布日2024.01.16
(21)申请号202311603811.6G06N3/0464(2023.01)
(22)申请日2023.11
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