[发明专利]一种图像处理模型的确定方法及其相关装置有效
| 申请号： | 201710754656.6 | 申请日： | 2017-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN109447937B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 张志鹏;寿文卉;许利群;徐青青 | 申请（专利权）人： | 中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团公司;沈阳何氏眼科医院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 郭润湘 |
| 地址： | 100032 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像处理模型的确定方法及其相关装置，首先，采用训练样本数据对深度学习卷积网络训练，得到初始的图像处理模型；之后，根据初始的图像处理模型确定训练样本数据中的稀有样本数据，并在训练样本数据中提升稀有样本数据的出现频率；最后，采用提升稀有样本数据的出现频率后的训练样本数据，对深度学习卷积网络重新训练，得到第一优化的图像处理模型。通过筛选出稀有样本数据并对其样本量进行扩充，使训练样本数据涵盖更多的数据变化条件，可以提高最后形成的图像处理模型对于稀有样本数据的分析精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 处理 模型 确定 方法 及其 相关 装置 | ||
【主权项】：
1.一种图像处理模型的确定方法，其特征在于，包括：采用训练样本数据对深度学习卷积网络训练，得到初始的图像处理模型；根据所述初始的图像处理模型确定所述训练样本数据中的稀有样本数据；在所述训练样本数据中提升所述稀有样本数据的出现频率；采用提升所述稀有样本数据的出现频率后的训练样本数据，对所述深度学习卷积网络重新训练，得到第一优化的图像处理模型。
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