[发明专利]一种物品识别模型的训练方法及系统在审
| 申请号： | 201910719083.2 | 申请日： | 2019-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN110472544A | 公开（公告）日： | 2019-11-19 |
| 发明（设计）人： | 邹云鹏;邹裕越;廖癸秋 | 申请（专利权）人： | 上海英迈吉东影图像设备有限公司;上海英曼尼安全装备有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 31251 上海硕力知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 林柳燕<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 201200 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于安检领域，公开了一种物品识别模型的训练方法及系统，其方法包括：获取已标注的原始图像；对原始图像进行数据集增强；将增强后的数据集随机分为训练集和测试集；利用训练集对构建的模型进行训练；利用测试集对训练好的模型进行测试，并统计每种物品的误判率和漏检率；根据误判率和漏检率，对增强后的数据集再次进行数据集增强；通过再次增强后的数据集对训练好的模型进行训练和测试，直至每种物品的误判率和漏检率低于预设阈值。本发明通过渐进的方式来对数据集进行逐渐增强，不仅可利用数据增强来提高识别率，而且可降低人为采集原始图像和标记的工作量，同时可防止出现某一部分的图像数据冗余度过高，影响物品识别模型的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 数据集 漏检率 误判率 原始图像 测试集 训练集 采集原始图像 测试 数据增强 图像数据 物品识别 训练效果 影响物品 识别率 冗余 安检 构建 渐进 预设 工作量 标注 统计 | ||
【主权项】：
1.一种物品识别模型的训练方法，其特征在于，包括：/n获取已标注标签的原始图像；/n对所述原始图像进行数据集增强；/n将增强后的数据集随机分为训练样本集和测试样本集；/n利用所述训练样本集对构建的物品识别模型进行训练，得到训练好的物品识别模型；/n利用所述测试样本集对所述训练好的物品识别模型进行测试，并统计每种物品的误判率和漏检率；/n根据每种物品的误判率和漏检率，对所述增强后的数据集再次进行数据集增强；/n通过再次增强后的数据集对训练好的物品识别模型进行训练和测试，直至每种物品的误判率和漏检率低于预设阈值时，训练完成。/n
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