[发明专利]基于迁移学习的文物碎片显微图像的分类方法、系统、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110241923.6 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112818941A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 耿国华;刘景怡;周明全;薛米妍;吉晓瑶;黄辰悦;拓东城;冯龙 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 朱海临 |
| 地址： | 710069 陕西*** | 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文物碎片显微图像的分类方法、系统、设备及存储介质，本发明收集文物碎片显微图像，按每个碎片的显微特征进行分类。目前基于深度学习的图像分类方法在一些公共的数据集上具有卓越的效果，本发明依托神经网络的迁移学习理论和深度网络的压缩优化理论，研究文物碎片显微图像的分类方法。本发明采用Network Slimming对预训练模型进行压缩优化。基于迁移学习的神经网络分类方法解决了文物碎片显微图像样本数据量少的问题，通过Network Slimming方法轻量化深度网络，在不影响分类准确率的情况下压缩和加速了分类模型。其中优化分类网络是指通过对网络进行通道减枝来压缩和加速网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 文物 碎片 显微 图像 分类 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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