[发明专利]图像分类模型的训练及分类方法、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201910243485.X | 申请日： | 2019-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN109948727A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 程成;杨文鲜;王新然;杨天舒 | 申请（专利权）人： | 北京周同科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T5/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例公开了一种图像分类模型的训练及分类方法、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取至少两份样本图像数据，样本图像数据的内容属于第一类别；从样本图像数据中确定本次迭代的质检图像数据与本次迭代的第一正样本图像数据；将质检图像数据输入至图像分类模型进行分类，以识别质检图像数据的内容归属的第二类别；对比第一类别与第二类别，以针对第二类别新增第一负样本图像数据；根据第一正样本图像数据与第一负样本图像数据训练图像分类模型；判断是否符合预设的训练目标；若是，则确定图像分类模型完成训练，若否，则继续迭代。在迭代过程中不断地对训练进行针对性的修正，从而提高图像分类模型的性能性。 | ||
| 搜索关键词： | 图像分类模型 样本图像数据 迭代 质检 负样本图像 计算机设备 正样本图像 存储介质 图像数据 分类 图像数据输入 迭代过程 数据训练 训练目标 预设 归属 修正 | ||
【主权项】：
1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，包括：获取至少两份样本图像数据，所述样本图像数据的内容属于第一类别；从所述样本图像数据中确定本次迭代的质检图像数据与本次迭代的第一正样本图像数据；将所述质检图像数据输入至图像分类模型进行分类，以识别所述质检图像数据的内容归属的第二类别；对比所述第一类别与所述第二类别，以针对所述第二类别新增第一负样本图像数据；根据所述第一正样本图像数据与所述第一负样本图像数据训练所述图像分类模型；判断是否符合预设的训练目标；若是，则确定所述图像分类模型完成训练，若否，则返回执行所述从所述样本图像数据中确定本次迭代的质检图像数据与本次迭代的第一正样本图像数据。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京周同科技有限公司，未经北京周同科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910243485.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
