[发明专利]基于平均绝对误差的烟虫数据增强模型训练方法在审
| 申请号： | 202310402213.6 | 申请日： | 2023-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN116385852A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 杨光露;李春松;胡宏帅;杨学辉;崔廷;李琪;文金昉;鲁晓平;周广旭;牛启帆;张焕龙;张杰 | 申请（专利权）人： | 河南中烟工业有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/094 |
| 代理公司： | 北京维澳知识产权代理有限公司 11252 | 代理人： | 常小溪 |
| 地址： | 450000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于平均绝对误差的烟虫数据增强模型训练方法，结合计算机视觉与深度学习的数据预处理技术，对用来进行烟虫识别的检测模型算法基于特定场景进行改进，将激活函数改为指数线性单元激活函数，极大地避免了梯度消失的问题，保障了算法的稳健性，并将均方误差改为采用重构图像与真实图像的平均绝对误差，有效提高生成图片的多样性。本发明可以生成烟虫数量及位置皆有变化的多样式图片，将有限的图片数据集扩充到足以进行网络训练的数据集，在实现对不同场景下烟虫图像增强的同时，极大地降低了数据采集的成本，并有效提高烟虫识别算法准确性和泛化能力，为提升烟虫识别技术的准确率提供了数据保障与关键技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 平均 绝对误差 数据 增强 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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