[发明专利]图像数据分类与建立分类模型方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201610431109.X | 申请日： | 2016-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN107516102B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 朱望江;胡杰;孙刚;曹旭东 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 马永芬 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种图像数据分类与建立分类模型方法、装置及系统，其中，建立神经网络分类模型的方法包括：获取包含目标对象的至少一帧图像数据；分别从各帧图像数据中确定若干个关键区域，若干个关键区域中的每个关键区域为至少包含部分目标对象的概率满足预定要求的区域；从若干个关键区域中选取至少一个关键区域作为神经网络的数据输入，对神经网络进行训练；根据神经网络输出的训练结果调整神经网络的结构参数，以建立神经网络分类模型。本发明可有效地去除噪声，提高图像数据识别/分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 数据 分类 建立 模型 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
一种建立神经网络分类模型的方法，其特征在于，包括：获取包含目标对象的至少一帧图像数据；分别从各帧图像数据中确定若干个关键区域，所述若干个关键区域中的每个关键区域为至少包含部分所述目标对象的概率满足预定要求的区域；从所述若干个关键区域中选取至少一个关键区域作为神经网络的数据输入，对所述神经网络进行训练；根据所述神经网络输出的训练结果调整所述神经网络的结构参数，以建立神经网络分类模型。
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