[发明专利]一种基于增量学习的垃圾图像细粒度分类方法在审
| 申请号： | 202010198397.5 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111488917A | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 曾明;许文康;李祺;王湘晖 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于增量学习的垃圾图像细粒度分类方法方法，包括下列步骤：第一步，构建新旧类别垃圾图像数据库；第二步，分别训练深度卷积特征提取网络和增量分类器：首先，利用所挑选的旧类别垃圾图像数据集训练基于resnet18的深度卷积神经网络，称之为resnet18网络；将训练好的resnet18网络去掉全连接层作为增量学习的深度卷积特征提取网络；最后，利用深度卷积特征提取网络提取旧类别垃圾图像的深度卷积特征，作为增量SVM分类器的负类样本数据集，利用深度卷积特征提取网络提取新增类别垃圾图像的深度卷积特征，作为增量SVM分类器的正类样本数据集，并训练增量SVM分类器；第三步，建立分类增量学习模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增量 学习 垃圾 图像 细粒度 分类 方法 | ||
【主权项】：
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