交易价格: 面议
所属行业: 分析仪器
类型: 发明专利
技术成熟度: 正在研发
专利所属地:中国
专利号:CN201710141353.7
交易方式: 完全转让 许可转让 技术入股
联系人: 桂林电子科技大学
进入空间
所在地: 广西壮族自治区桂林市
本发明提出了一种改进的全卷积神经网络的陶瓷材质件序列图像分割方法,包括步骤S10对采集的原始图像进行手工标注,将目标和背景用不同的类别区分,得到训练标签,采用索引模式来表示训练样本的标签图;S20构建改进的基于全卷积神经网络的网络模型,进行训练;S30依据梯度下降算法计算损失函数和反向传播计算损失函数,对网络进行训练学习,学习速率在验证准确率停止增加时减小为原来的十分之一。全卷积神经网络是基于卷积神经网络的改进结构,在保持CNN
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