[发明专利]一种建立图像分类模型、图像特征分类的方法及装置在审
| 申请号： | 201810415090.9 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108776805A | 公开（公告）日： | 2018-11-09 |
| 发明（设计）人： | 王宁;曹红杰;肖计划;刘军 | 申请（专利权）人： | 北斗导航位置服务（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京尚伦律师事务所 11477 | 代理人： | 段玉华 |
| 地址： | 100089 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种建立图像分类模型、图像特征分类的方法及装置，用以提高图像特征分类的准确度和鲁棒性。所述建立图像分类模型方法，包括：利用bagging算法对已有的训练样本集进行重采样，得到T个训练样本集；其中，T为预设的训练样本集的总数；训练样本集包括像元和对应的类别标识；将每个训练样本集中的像元和对应的类别标识以组为单位，输入到初始的全卷积网络模型，得到T个训练后的全卷积网络模型；一组像元包含卷积核所定义的图像尺寸内的所有像元。 | ||
| 搜索关键词： | 训练样本集 图像分类模型 图像特征 像元 类别标识 网络模型 卷积 分类 训练样本 准确度 卷积核 鲁棒性 重采样 预设 组像 算法 图像 | ||
【主权项】：
1.一种建立图像分类模型的方法，其特征在于，包括：利用bagging算法对已有的训练样本集进行重采样，得到T个训练样本集；其中，T为预设的训练样本集的总数；训练样本集包括像元和对应的类别标识；将每个训练样本集中的像元和对应的类别标识以组为单位，输入到初始的全卷积网络模型，得到T个训练后的全卷积网络模型；一组像元包含卷积核所定义的图像尺寸内的所有像元。
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