[发明专利]一种卷积神经网络训练方法及装置有效
| 申请号： | 201810638376.3 | 申请日： | 2018-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN108765423B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 聂凤梅;刘伟;王茂峰;杨孟 | 申请（专利权）人： | 北京七鑫易维信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 刘晓菲;王宝筠 |
| 地址： | 100102 北京市朝阳区望京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种卷积神经网络训练方法，通过获取待分割图像以及待分割图像的标准分割图像，根据标准分割图像获取标准分割图像的纹理特征；将待分割图像输入到待训练卷积神经网络进行图像分割，得到训练分割图像，根据训练分割图像获取训练分割图像的纹理特征；根据训练分割图像的纹理特征与标准分割图像的纹理特征之间的差异，以及训练分割图像与标准分割图像之间各像素的类别标签差异对待训练卷积神经网络进行训练，得到目标卷积神经网络。该方法使训练分割图像与标准分割图像的差异体现的更加全面，根据全面的差异来对待训练卷积神经网络进行训练，使得到的目标卷积神经网络的准确率更高，实现更好的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分割图像以及所述待分割图像的标准分割图像；根据所述标准分割图像各像素携带的类别标签对应的颜色获取所述标准分割图像的纹理特征；将所述待分割图像输入到待训练卷积神经网络进行图像分割，得到训练分割图像；根据所述训练分割图像各像素携带的类别标签对应的颜色获取所述训练分割图像的纹理特征；根据所述训练分割图像的纹理特征与所述标准分割图像的纹理特征之间的差异，以及所述训练分割图像与所述标准分割图像之间各像素的类别标签差异对所述待训练卷积神经网络进行训练，得到目标卷积神经网络。
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