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公开(公告)号：CN107408211A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201680018011.X
申请日：2016-03-24
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 一种方法通过应用卷积神经网络(CNN)来再识别一对图像中的物体。网络中的各个层对之前层的输出起作用。所述层包括用于确定特征图的第一卷积层和第一最大池化层、产生邻域差异图的交叉输入邻域差异层、产生分块汇总特征图的分块汇总层、产生表示分块汇总特征图中的高阶关系的特征向量的第一完全连接层、产生表示肯定对和否定对类的两个分数的第二完全连接层以及产生肯定对和否定对概率的柔性最大值传输函数层。然后，输出肯定对概率，以用信号通知两个图像是否表示同一物体。
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公开(公告)号：CN107408211B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201680018011.X
申请日：2016-03-24
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 一种方法通过应用卷积神经网络(CNN)来再识别一对图像中的物体。网络中的各个层对之前层的输出起作用。所述层包括用于确定特征图的第一卷积层和第一最大池化层、产生邻域差异图的交叉输入邻域差异层、产生分块汇总特征图的分块汇总层、产生表示分块汇总特征图中的高阶关系的特征向量的第一完全连接层、产生表示肯定对和否定对类的两个分数的第二完全连接层以及产生肯定对和否定对概率的柔性最大值传输函数层。然后，输出肯定对概率，以用信号通知两个图像是否表示同一物体。
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