[发明专利]一种基于加载预训练卷积网络的自动目标识别方法在审
| 申请号： | 201710999215.2 | 申请日： | 2017-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN107545257A | 公开（公告）日： | 2018-01-05 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于加载预训练卷积网络的自动目标识别方法，其主要内容包括网络重构、网络特征合成、分类器转换、网络模型微调，其过程为，首先使用已训练好的卷积网络框架进行模块拆分，在保留权重的前提下进行根据目标识别任务进行重构，同时保留原全连接层的最后一层作为提取的特征，贴上响应的标签后，送往基于高斯核的支持向量机进行训练测试。本发明可以处理只有小样本数据库的目标形态识别，提供一个网络迁移框架进行权重的保留与微调，同时提高了目标识别任务的训练速度和可迁移性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加载 训练 卷积 网络 自动 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于加载预训练卷积网络的自动目标识别方法，其特征在于，主要包括网络重构(一)；网络特征合成(二)；分类器转换(三)；网络模型微调(四)。
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