[发明专利]基于深度学习的细粒度图像识别方法和装置在审
| 申请号： | 201911193231.8 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN111027605A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 宋波 | 申请（专利权）人： | 北京影谱科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万思博知识产权代理有限公司 11694 | 代理人： | 孙黎生 |
| 地址： | 100000 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的细粒度图像识别方法和装置，方法通过深度卷积神经网络对ImageNet数据库上的预训练模型进行加载和训练，训练过程中先对深度卷积神经网络的全连接层进行训练，将全连接层的参数进行优化后再训练所述深度卷积网络的其余层，从而得到优化后的细粒度图像识别模型，最后通过YOLO目标检测将待检的目标图像输入到深度卷积神经网络中，生成该目标图像所对应的检测框，由所述细粒度图像识别模型的置信度对所得到的检测框进行阈值处理，并输出图像识别结果。本发明可以很好的避免背景错误，避免了长时间的图像候选区域提取过程，提高了检测速度，可学到物体的泛化特征，迁移到其他领域，在准确率方面也得以提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 细粒度 图像 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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