[发明专利]一种特征内增强的弱监督学习方法有效
| 申请号： | 202110878233.1 | 申请日： | 2021-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN113343991B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 王博;乔梦 | 申请（专利权）人： | 四川新网银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 蒋秀清 |
| 地址： | 610094 四川省成都市成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机图像识别技术领域，尤其涉及一种特征内增强的弱监督学习方法，利用浅层卷积神经网络提取输入图像的浅层特征，获得高分辨率的纹理特征图；对纹理特征图进行特征内增强处理，获得增强后的纹理特征图；利用深层卷积神经网络提取纹理特征图的深层特征，用于计算损失函数。本发明采用特征内增强结构，通过在神经网络中对图像学习获得的特征图进行筛选目标区域特征，并在该特征中对目标区域特征增强，实现了单轮迭代训练的弱监督学习数据增强以提升模型的识别能力，大幅度缩短了模型训练耗时。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 增强 监督 学习方法 | ||
【主权项】：
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