[发明专利]生成图像检测模型的方法和装置在审
| 申请号： | 201810734679.5 | 申请日： | 2018-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN108985208A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 徐珍琦;朱延东;王长虎 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了生成图像检测模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取第一训练样本集合；对于第一训练样本集合中的训练样本，截取该训练样本的样本图像中包括的预设人体部位的图像，得到新的样本图像；将得到的新的样本图像和新的样本图像的标注信息作为新的训练样本添加到第一训练样本集合，得到新的第一训练样本集合；基于新的第一训练样本集合，利用机器学习的方法，训练得到第一类别图像检测模型。该实施方式实现了提高第一类别图像检测模型的检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 训练样本集合 样本图像 训练样本 检测 方法和装置 类别图像 生成图像 标注信息 机器学习 人体部位 截取 准确率 预设 图像 申请 | ||
【主权项】：
1.一种生成图像检测模型的方法，包括：获取第一训练样本集合，训练样本包括样本图像和用于表征样本图像是否为第一类别图像的标注信息；对于所述第一训练样本集合中的训练样本，截取该训练样本的样本图像中包括的预设人体部位的图像，得到新的样本图像；将得到的新的样本图像和新的样本图像的标注信息作为新的训练样本添加到所述第一训练样本集合，得到新的第一训练样本集合；将所述新的第一训练样本集合中的训练样本的样本图像作为输入，将与输入的样本图像对应的标注信息作为期望输出，利用机器学习的方法，训练得到第一类别图像检测模型。
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