[发明专利]一种基于迁移学习的动物图像种类识别方法在审
| 申请号： | 202110870176.2 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113627501A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 吴静;张明琦;高珊珊;江昊;周建国;陈琪美 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于迁移学习的动物图像种类识别方法，在根据图像任务分类需求选择了合适的深度学习模型之后，为了避免出现因样本数据匮乏导致模型训练效果差的问题，使用空间几何类变换对ImageNet数据集样本进行增强处理，从而得到预模型。最后根据预模型学习到的参数进行模型迁移，提高了在样本数据匮乏的情况下图像识别的准确率，能够更好地服务于野外动物监测与保护。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 动物 图像 种类 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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