[发明专利]基于迁移学习和模型融合的垃圾分类方法、系统及介质有效
| 申请号： | 202010518521.1 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111783841B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 秦小林;顾勇翔;崔小莉;许洋;彭云聪 | 申请（专利权）人： | 中科院成都信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 成都创新引擎知识产权代理有限公司 51249 | 代理人： | 向群 |
| 地址： | 610042 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习和模型融合的垃圾分类方法、系统及存储介质，该方法中，通过分类器对垃圾图像数据进行分类，并输出相应的分类结果，而且，由于本发明所采用的分类器其生成过程包括通过使用Adaboost算法将两种不同的分类网络构建成为两个强分类器，泛化错误率低，不会出现过拟合，能够达到工业需求的高准确率；以及还包括利用决策层融合的方式将两个强分类器融合，从而充分利用特征多样性，进一步提高分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 模型 融合 垃圾 分类 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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