[发明专利]用于图像性别分类的神经网络训练方法及装置在审
| 申请号: | 202110589208.1 | 申请日: | 2021-05-28 |
| 公开(公告)号: | CN113298156A | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
| 发明(设计)人: | 陈畅新;钟艺豪;李百川;李展铿 | 申请(专利权)人: | 有米科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 肖宇扬;江银会 |
| 地址: | 510006 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种用于图像性别分类的神经网络训练方法及装置,该方法包括:将训练图像集输入至特征提取网络模型进行特征提取,以得到图像轮廓特征信息;将所述训练图像集输入至第一性别分类网络模型,以得到图像性别特征信息;将所述图像轮廓特征信息与所述图像性别特征信息进行融合,得到图像融合特征信息;将所述图像融合特征信息输入至第二性别分类网络模型进行训练,直到收敛,得到目标神经网络模型;所述目标神经网络模型用于对输入图像的性别进行分类。可见,本发明可以提高后续训练得到的网络模型的性别分类精确度,同时相对于现有的性别分类网络模型训练方法,本发明中的模型复杂大大降低,收敛速度更快,人力物力成本更低。 | ||
| 搜索关键词: | 用于 图像 性别 分类 神经网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】:
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