[发明专利]牲畜特征向量的提取方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201810344668.6 | 申请日： | 2018-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN108805137A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 刘奡智;王健宗;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06N3/04;G06Q40/08;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 | 代理人： | 王杰辉 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请揭示了一种牲畜特征向量的提取方法、装置、计算机设备和存储介质，其中牲畜特征向量的提取方法包括：获取基于指定图片样本、以及所述图片样本对应的特征向量训练完成的第一CNN模型；冻结所述第一CNN模型的指定层的权重参数；将待识别的牲畜图片输入到所述第一CNN模型中进行处理，得出所述待识别的牲畜图片对应的特征向量。本申请基于迁移学习的理念，利用已经训练过的第一CNN模型，结合fine‑tune方法，在识别牲畜过程中，只需要对第一CNN模型的最后几层进行处理，其它层的权重参数可以冻结，即，识别牲畜图片的过程中，第一CNN模型被冻结的层不需要参与处理的过程，进而大大地提高了牲畜图片识别的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 牲畜 特征向量 计算机设备 存储介质 权重参数 图片样本 冻结 图片识别 图片输入 申请 迁移 图片 学习 | ||
【主权项】：
1.一种牲畜特征向量的提取方法，其特征在于，包括：获取基于指定图片样本、以及所述图片样本对应的特征向量训练完成的第一CNN模型；冻结所述第一CNN模型中指定层的权重参数；将待识别的牲畜图片输入到所述第一CNN模型中进行处理，得出所述待识别的牲畜图片对应的特征向量。
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