[发明专利]一种基于多任务学习的水果图像识别方法在审
| 申请号： | 202210281819.4 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114677540A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 杨赛;杨慧;周伯俊;胡彬 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/56;G06V10/80;G06V20/68;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 226000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多任务学习的水果图像识别方法，首先采用对称的编码器‑解码器形式的网络结构构建识别模型，在水果图像数据集中随机抽取一批图像，对每幅图像进行灰度变换预处理，得到图像的灰色图像输入到识别模型中，完成分类任务的构建，然后利用着色后的图像从而完成着色任务构建；计算图像类别输出值与图像类别真实值的交叉熵损失函数，计算着色图像与原始输入图像的均方误差损失函数，利用上述两函数之间的加权和对网络中的参数进行优化从而完成多任务学习；最后利用训练好的识别模型对水果图像进行在线测试。本发明通过采用编码器‑解码器的网络结构，使得分类模型能够同时提取水果图像的纹理和颜色特征，提高水果分类识别的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 水果 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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