[发明专利]基于少样本度量学习的衣着样式判别方法和装置在审
| 申请号： | 202111572462.7 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN114359793A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 刘健欣;黎颖;易满成;彭政;刘晶;俞思帆;黄薇蓉;李卓坚;姜伟;朱明华;张连源 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V20/52;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 广州智斧知识产权代理事务所(普通合伙) 44649 | 代理人： | 孔德超 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及目标检测技术领域，公开了一种基于少样本度量学习的衣着样式判别方法和装置。该方法包括：其包括离线训练步骤和在线检测步骤，其中：离线训练步骤包括：步骤1，构建样本数据集和衣着样式判别模型；步骤2，挑选正支持集图像、负支持集图像以及训练样本图像，对衣着样式判别模型进行训练，得到训练后的衣着样式判别模型；在线检测步骤包括：步骤3，从不同角度拍摄多张标准工作服样式图像，构成参考集图像；步骤4，获取实时监控图像，并将参考集图像和监控图像分别送入训练后的衣着样式判别模型的第一输入端和第二输入端，判别衣着是否符合要求。实施本发明实施例，可以对具有少量样本的新衣着进行判别是否符合要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 度量 学习 衣着 样式 判别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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