[发明专利]一种属性分类器的应用方法及装置有效
| 申请号： | 201610655960.0 | 申请日： | 2016-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN107729909B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 赵波锋;李海滨;胡晓峰 | 申请（专利权）人： | 中国移动通信集团湖南有限公司;中国移动通信集团公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 郭润湘 |
| 地址： | 410015 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种属性分类器的应用方法及装置，包括：根据目标属性分类器对应的级别，确定所述目标属性分类器对应的卷积神经网络CNN模型中的卷积核和池化单位，其中，相同级别的属性分类器对应的CNN模型中的卷积核数量相同，不同级别的属性分类器对应的CNN模型中的卷积核数量不相同；根据获取到的训练样本数据及确定的所述CNN模型中的卷积核和池化单位，对所述目标属性分类器进行训练，得到训练后的目标属性分类器。本发明实施例，针对一个属性对应的级别，来选择相应的卷积核和池化单位，从而可以训练得到多个级别不同的属性分类器，从而可以实现更加有效地对不同的属性进行准确的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 属性 分类 应用 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种属性分类器的应用方法，其特征在于，包括：根据目标属性分类器对应的级别，确定所述目标属性分类器对应的卷积神经网络CNN模型中的卷积核和池化单位，其中，相同级别的属性分类器对应的CNN模型中的卷积核数量相同，不同级别的属性分类器对应的CNN模型中的卷积核数量不相同；根据获取到的训练样本数据及确定的所述CNN模型中的卷积核和池化单位，对所述目标属性分类器进行训练，得到训练后的目标属性分类器。
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