[发明专利]一种在智能设备中对图片进行分类的方法和系统在审
| 申请号： | 201610186302.1 | 申请日： | 2016-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN107239785A | 公开（公告）日： | 2017-10-10 |
| 发明（设计）人： | 胡杰;孙刚 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京金阙华进专利事务所(普通合伙)11224 | 代理人： | 陈建春 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种在智能设备中对图片进行分类的方法和系统，其中所述方法包括将待分类的图片输入训练好的卷积神经网络，得到所述图片属于预设的各图片类别的各概率值；根据所述各概率值，确定所述图片所属的至少一图片类别；其中，所述卷积神经网络包括多个卷积层、至少一下采样层和一分类器层，所述多个卷积层包括至少一多尺度窗口卷积层；所述至少一多尺度窗口卷积层中的每一个用两个以上尺度的卷积核对上一层输出的特征图分别进行卷积操作，并将卷积出来的两个以上特征图叠在一起作为输出特征图。本发明在移动设备上可实现95％以上的分类准确率并可实现实时分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 智能 设备 图片 进行 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种在智能设备中对图片进行分类的方法，其特征在于，所述方法包括：将待分类的图片输入训练好的卷积神经网络，得到所述图片属于预设的各图片类别的各概率值；根据所述各概率值，确定所述图片所属的至少一图片类别；其中，所述卷积神经网络包括多个卷积层、至少一下采样层和一分类器层，所述多个卷积层包括至少一多尺度窗口卷积层；所述至少一多尺度窗口卷积层中的每一个用两个以上尺度的卷积核对上一层输出的特征图分别进行卷积操作，并将卷积出来的两个以上特征图叠在一起作为输出特征图；所述分类器层，用于基于在所述图片经过所述多个卷积层和所述至少一下采样层的操作后得到的特征确定所述各概率值。
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