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申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学
摘要：本发明涉及仅在推理阶段预旋转的卷积神经网络旋转模式识别方法，该方法在训练阶段使卷积神经网络在训练阶段只学习一种固定方向的模式，在推理阶段，首先待测试模式旋转至多个方向后分别输入卷积神经网络计算分类置信度响应，然后通过对所有旋转通道的置信度响应择大的方式进行模式分类和方向角估计。该方法首次实现了卷积神经网络在仅学习一种方向模式的前提下就可以识别任意旋转模式以及在不增加角度回归任务的前提下对旋转模式的方向估计，可用于通用光学图像、医学图像、遥感图像等的旋转模式识别和旋转物体检测任务。
主权项：1.一种仅在推理阶段预旋转的卷积神经网络旋转模式识别方法，其特征在于，所述仅在推理阶段预旋转的卷积神经网络旋转模式识别方法包括训练阶段和推理阶段；所述训练阶段，卷积神经网络只学习一种固定方向的图像；所述推理阶段通过建立多个预旋转通道对任意旋转模式进行识别和方向估计；使用训练所得卷积神经网络的完全孪生实例并行地对旋转模式进行推理，计算多通道分类置信度矩阵F；根据置信度最大准则由F矩阵同时预测出物体类别和方向角；在对图像进行预旋转后，对物体模式在第n个旋转通道中的副本采用训练得到的卷积神经网络进行特征提取和类别预测： 其中，fn是第n个通道的分类度响应；将所有旋转通道的卷积神经网络分类置信度输出排列成旋转多通道分类置信度矩阵： 其中，C为待预测的类别数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 仅在推理阶段预旋转的卷积神经网络旋转模式识别方法
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