[发明专利]基于相关性的多特征检测的卷积神经网络的概率正则化在审
| 申请号： | 202080082556.3 | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN114746909A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | S·克伦克;D·贝斯特罗夫;J·冯贝格;S·M·扬 | 申请（专利权）人： | 皇家飞利浦有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06V10/82 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 王永建 |
| 地址： | 荷兰艾*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及界标和/或时间事件检测。本发明提出利用先前学习的多个界标之间的空间统计相关性，以便作为后处理步骤或在训练期间对卷积神经网络(CNN)进行正则化，以利用解剖学先验知识，减少假阳性预测率，和/或增加算法的准确性和稳定性。所提出的设备和方法也可被应用于通过利用先验知识来改善对例如时间序列中的相关事件的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相关性 特征 检测 卷积 神经网络 概率 正则 | ||
【主权项】：
暂无信息
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