[发明专利]一种基于跨数据集信息挖掘的细粒度图像识别方法与装置在审
| 申请号： | 202310382101.9 | 申请日： | 2023-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN116563607A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 常东良;杨妤祺;童煜钧;杜若一;梁孔明;马占宇 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 付婧 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于跨数据集信息挖掘的细粒度图像识别方法与装置。所述方法包括：获取目标细粒度图像；将目标细粒度图像输入训练好的细粒度图像识别神经网络，其中，细粒度图像识别神经网络包括特征提取模块、空间注意力模块、特征去相关模块、特征汇聚模块、识别模块，特征提取模块、空间注意力模块、特征去相关模块、特征汇聚模块、识别模块均为基于跨数据集信息预先训练的；训练好的细粒度图像识别神经网络输出与目标细粒度图像对应的识别结果。本申请通过基于跨数据集信息预先训练的细粒度图像识别神经网络对目标细粒度图像进行识别，因为训练过程学习到了不同数据集之间的正负迁移，也平衡了跨数据集的正负迁移，从而提升了识别精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 信息 挖掘 细粒度 图像 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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