[发明专利]一种基于类别一致性深度学习的图像识别方法有效
| 申请号： | 202110408724.X | 申请日： | 2021-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN113095335B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 赵汉理;卢望龙;何奇;黄辉 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/048 |
| 代理公司： | 杭州昱呈专利代理事务所(普通合伙) 33303 | 代理人： | 张蜜 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于类别一致性深度学习的图像识别方法。首先使用自动协同定位方法对训练集进行标注，得到类别一致二值掩码标签。用特征提取模块、分类器模块和类别一致掩码学习模块构造本发明的识别方法。每次迭代训练时，特征提取模块对输入图像进行特征提取；分类器模块根据提取的特征，进行计算并给出识别结果；类别一致掩码学习模块根据提取的特征，预测类别一致二值掩码。结合交叉熵损失和类别一致损失函数计算出损失值并进行反向传播，对识别方法的网络参数进行调整。重复上述步骤，直至训练结束，选择最优网络参数作为识别模型参数；实施本发明，能够以一种自监督学习的方式促进网络对关键特征的学习，实现高鲁棒性高准确率的图像识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 类别 一致性 深度 学习 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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