[发明专利]一种面向目标识别的多阶段训练方法有效
| 申请号： | 202110348354.5 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN112990337B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 于效宇;李富超;刘艳;陈颖璐 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学中山学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东雅商律师事务所 44652 | 代理人： | 王向东 |
| 地址： | 528400 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向目标识别的多阶段训练方法，该训练方法的步骤包括：对训练所采用的数据集进行预处理；将预处理的结果用数据集分类模块分成多种类型的数据子集；将多种类型的数据子集按不同的比例进行混合得到多个不同类型的新数据集；将所训练的模型分成多个训练阶段；把多个不同类型的新数据集依次载入不同的训练阶段进行模型训练，本发明在不改变原模型训练时间和原模型大小的前提下，简单高效地通过多阶段训练方式提高了模型识别各种类别的平均精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 目标 识别 阶段 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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