[发明专利]图像分类模型训练方法、图像分类方法、电子设备和存储介质在审
| 申请号： | 202210625461.2 | 申请日： | 2022-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN114972790A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 解天舒;杨宇航;刘明;王晓敏;龚海刚;程旋;刘明辉;邓佳丽 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（衢州） |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 张欣欣 |
| 地址： | 324000 浙江省衢*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明的实施例提供了一种图像分类模型训练方法、图像分类方法、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉领域。获取已标注类型标签的多张图像样本。针对每一张图像样本，将图像样本输入至图像分类模型，在图像分类模型中的任意一层卷积层中，从图像样本中提取出多张具有不同通道的特征图像。其中，不同通道表征图像样本不同的图像特征。利用预测得到的图像样本的类型标签和特征图像的类型标签，以及该图像样本已标注的类型标签，计算得到图像分类模型的损失值，基于该损失值调整图像分类模型的参数。重复执行上述步骤，以使可以达到预期训练目标。如此，由于没有增加输入图像分类模型的图像样本的数量，使得每次模型训练耗费的时间更少。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 分类 模型 训练 方法 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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