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US2017262723A1,2017.09.14疏网络结构对输入信号在多个尺寸上同时进行2获取训练物品图像和与所述训练物品图像对应的物品标注述稀疏网络结构用于对输入信号在多个尺寸上同时进行卷第二分支，所述第二分支包括多个用于降维的第二第三分支，所述第三分支包括多个用于降维的第四第六分支，所述第六分支包括多个用于降维的第八第七分支，所述第七分支包括多个用于降维的第十所述物品标注信息为所述训练物品图像中的物品的将所述第一特征输入候选区域网络生成先验框，从所述先验框中确定正样本和负样3将大于或等于第一预设阈值的所述交并比所对应的所述先验框作为于第二预设阈值的所述交并比所对应的所述将所述融合特征输入感兴趣区域池化模块进行45[0021]将大于或等于第一预设阈值的所述交并比所对应的所述将小于第二预设阈值的所述交并比所对应的所述先验框作图像进行物品种类识别，稀疏网络结构能对输入信号在多个尺寸上同时进行卷积再聚合，6指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体7[0061]需要说明的是，分拣网络的分类准确率为对输入至分拣网络的所有训练物品图8[0086]该稀疏网络结构在多个分支的前期通过1x1卷积核的卷积层进行降维，提高了训9可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单
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