[发明专利]一种对有限训练样本进行结构多损伤智能识别方法在审
| 申请号： | 202210698015.4 | 申请日： | 2022-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN115294382A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 陈柳洁;姚皓东;傅继阳 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/74;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州高炬知识产权代理有限公司 44376 | 代理人： | 刘志敏 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种对有限训练样本进行结构多损伤智能识别方法，具体步骤为：S1、建立ResNet50网络，并采用孪生神经网络的模型结构组成得到SiResNet50；S2、使用损伤训练集训练SiResNet50，并设置足够多的迭代次数使得Contrastive loss收敛；S3、SiResNet50训练中从数据集中随机多次抽取一对图片进行对比；S4、对孪生神经网络分类方法优化，首先选取标签图片输入训练好的SiResNet50得到标签特征，并将测试集图片输入SiResNet50与标签特征进行对比分类。本发明可用于有限训练样本下的结构多损伤自动快速分类，并且实现了有限训练样本下的多类别损伤识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 有限 训练 样本 进行 结构 损伤 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
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