公开(公告)号：CN110232438A

公开(公告)日：2019-09-13

申请号：CN201910495306.1

申请日：2019-06-06

申请人： 北京致远慧图科技有限公司

发明人： 李帆 ,  丁大勇

IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/00

摘要： 本申请公开了一种极坐标系下卷积神经网络的图像处理方法及装置，涉及机器学习和计算机视觉领域；其中，该方法包括：对具有中心散射特性的原始图像进行预处理；在极坐标系下对经预处理后的原始图像用扇形卷积核进行卷积处理，生成第一特征映射图；在极坐标系下对所述第一特征映射图用池化窗口进行池化处理，生成第二特征映射图；在极坐标系下对所述第二特征映射图再执行至少一次所述卷积处理和所述池化处理，生成最终的特征映射图并用于后续的图像处理；采用本申请公开的方法将卷积神经网络从直角坐标系扩充到极坐标系，能够很好的对具有中心散射特性的图像进行处理，在保留了原始图像中心散射特性的同时，极大地丰富了卷积神经网络的适用范围。

公开(公告)号：CN110232438B

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN201910495306.1

申请日：2019-06-06

申请人： 北京致远慧图科技有限公司

发明人： 李帆 ,  丁大勇

IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/00

摘要： 本申请公开了一种极坐标系下卷积神经网络的图像处理方法及装置，涉及机器学习和计算机视觉领域；其中，该方法包括：对具有中心散射特性的原始图像进行预处理；在极坐标系下对经预处理后的原始图像用扇形卷积核进行卷积处理，生成第一特征映射图；在极坐标系下对所述第一特征映射图用池化窗口进行池化处理，生成第二特征映射图；在极坐标系下对所述第二特征映射图再执行至少一次所述卷积处理和所述池化处理，生成最终的特征映射图并用于后续的图像处理；采用本申请公开的方法将卷积神经网络从直角坐标系扩充到极坐标系，能够很好的对具有中心散射特性的图像进行处理，在保留了原始图像中心散射特性的同时，极大地丰富了卷积神经网络的适用范围。