[发明专利]图像分类模型训练方法、图像分类方法及对应装置有效
| 申请号： | 202010834837.1 | 申请日： | 2020-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN111950643B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 秦永强;李素莹;宋亮;高达辉 | 申请（专利权）人： | 创新奇智（上海）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 钟扬飞 |
| 地址： | 201900 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请涉及人工智能技术领域，提供一种模型训练方法、图像分类方法及对应装置。其中，模型训练方法包括：将训练图像输入至第一神经网络进行处理，获得第一特征图；基于第一特征图获得第一注意力图；分别根据第一注意力图中全部通道的信息和单个通道的信息对训练图像进行非均匀采样，获得第一采样图像和第二采样图像；将第一采样图像输入至第二神经网络进行处理，获得第一分类概率，将第二采样图像输入至第三神经网络进行处理，获得第二分类概率；根据第一分类概率和第二分类概率计算分类预测损失，并根据分类预测损失更各新神经网络的参数。该方法中的第一注意力图通过学习自动定位分类所需的关键细节，无须依赖标注信息，有利于节约训练成本。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 分类 模型 训练 方法 对应 装置 | ||
【主权项】：
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