[发明专利]一种基于迁移学习的多标签场景图像分类方法及装置在审
| 申请号： | 202010063643.6 | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN111275107A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 李安亚 | 申请（专利权）人： | 西安奥卡云数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 | 代理人： | 李明全 |
| 地址： | 710000 陕西省西安市西咸新区秦*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的多标签场景图像分类方法及装置，对待识别场景图像进行归一化处理和降冗处理，得到中间图像；将中间图像输入基于深度迁移学习的神经网络模型，并输出待识别场景图像的多个场景分类标签；其中，基于深度迁移学习的神经网络模型包括由卷积神经网络Inception‑V3模型中的卷积层和池化层组成的特征提取器，以及训练好的场景图像分类器；本发明基于已经训练好的卷积神经网络Inception‑V3模型，修改其全连接层以满足多标签分类输出要求，在训练全连接层时只需要Inception‑V3模型输出的图像的有意义且紧凑的摘要，它包含足够的图像特征信息，且数据较少，减少了训练需要的分类数据图像，且降低了模型训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 标签 场景 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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