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公开(公告)号：CN108334880B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201810030295.5
申请日：2018-01-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种搭建针对手势检测的深度学习网络结构的方法及系统，方法包括：针对已有的手势图像数据集及手势的骨架信息标签搭建第一卷积神经网络；针对同样的数据集及手势的语义分割标签搭建第二卷积神经网络；将两个卷积神经网络的数据层和损失层合并，用并联的方式对两个网络进行连接；将两个网络的全卷积层输出结果分别反馈到对方网络的前端作为输入的一部分；利用改进后的网络结构进行训练、得到模型。系统包括：骨架检测单元，语义分割单元，全卷积层输出交叉反馈单元。本发明能够只通过一个深度学习网络对手势的骨架信息和语义分割信息进行并行检测，可以同时输出骨架检测和语义分割结果，且更为准确。
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公开(公告)号：CN108334880A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810030295.5
申请日：2018-01-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种搭建针对手势检测的深度学习网络结构的方法及系统，方法包括：针对已有的手势图像数据集及手势的骨架信息标签搭建第一卷积神经网络；针对同样的数据集及手势的语义分割标签搭建第二卷积神经网络；将两个卷积神经网络的数据层和损失层合并，用并联的方式对两个网络进行连接；将两个网络的全卷积层输出结果分别反馈到对方网络的前端作为输入的一部分；利用改进后的网络结构进行训练、得到模型。系统包括：骨架检测单元，语义分割单元，全卷积层输出交叉反馈单元。本发明能够只通过一个深度学习网络对手势的骨架信息和语义分割信息进行并行检测，可以同时输出骨架检测和语义分割结果，且更为准确。
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