卷积层和池化层有什么区别
...模式识别的方法、系统及装置专利,能够更加平坦地处理批量归一化层...可以提供一种用于模式识别的方法，包括：接收数据；用已训练的卷积神经网络来处理所述数据以便识别所述数据中的模式，其中所述卷积神经网络至少包括：输入层、至少一个卷积层、至少一个批量归一化层、至少一个激活功能层和输出层；其中，利用已训练的卷积神经网络来处理所述数据以还有呢？
哈尔滨市启岑科技申请基于软权重区域加权的图像搜索专利,提升深度...图像数据集通过预训练的16层卷积神经网络模型，提取第五池化层的深度特征图；(2)对深度特征图进行增强处理，得到区域判别性特征，通过对比分析生成对比权重，保存备用；(3)利用得到的对比权重，对深度特征图进行加权处理，生成对比加权特征空间；(4)对对比加权特征空间进行后处理，得到说完了。
设研院申请交通目标检测专利,显著提高了交通目标检测的准确性和效率神经网络架构包括前向层族，由多个卷积层组成。这些层中包含至少两个结构重参数化层和一个特征混合层，用于从图像中提取交通目标特征。结构重参数化层内设有不同kernel size的并行卷积分支，以提取多样化特征。网络还包含中置层族，由特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PAN)组还有呢？
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