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一种基于海量单类单幅图像的图像分类网络训练方法

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专利号 201810867642X 专利名称 一种基于海量单类单幅图像的图像分类网络训练方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06K9/62,G06K9/46
申请人 中国计量大学 申请地址 浙江省宁波市余姚市泗门镇光明路126号
发明人 章东平 申请日期 2018-08-01
下证状态 已下证 更新时间 2026-07-10 15:07:51
专利摘要 本发明公开了一种基于海量单类单幅图像的图像分类网络训练方法,采用单类单幅和单类多幅的双数据形式的训练数据集交替循环训练海量单类单幅图像的图像分类网络,将训练数据输入层替换为训练数据集1输入层和训练数据集2输入层两个网络层,当训练的迭代次数为奇数时,将训练数据集1作为基于海量单类单幅图像的图像分类网络的输入数据,基于迭代次数的动态损失函数采用类间距离损失函数,对网络进行训练,当迭代次数为偶数时,将训练数据集2作为基于海量单类单幅图像的图像分类网络的输入数据,基于迭代次数的动态损失函数采用center loss和Soft‑max损失函数相结合作为训练网络的损失函数对网络进行训练,得到图像分类模型。

交易流程

转让材料

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卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
专利证书原件

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