[发明专利]用于生成图像识别模型的方法和装置有效
| 申请号： | 201910790984.0 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110516737B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 徐麟;孙瀚;陈志远 | 申请（专利权）人： | 南京人工智能高等研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/75;G06V10/77 |
| 代理公司： | 北京思源智汇知识产权代理有限公司 11657 | 代理人： | 毛丽琴 |
| 地址： | 210046 江苏省南京市栖霞区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本公开实施例公开了一种用于生成图像识别模型的方法和装置，其中，该方法包括：针对样本图像集合中的每个样本图像，通过初始模型确定每个样本图像的特征数据，其中，样本图像集合包括多个子集合，每个子集合对应一个图像类别；基于每个样本图像的特征数据，确定每个图像类别的平均特征数据；基于每个样本图像的特征数据和每个图像类别的平均特征数据，更新初始模型的参数；若初始模型的参数满足预设条件，将更新后的初始模型确定为图像识别模型。本公开实施例可以降低样本对的采样复杂度，提高了模型的训练效率，有助于挖掘难样本对，从而提高了生成的图像识别模型的识别准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 生成 图像 识别 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于生成图像识别模型的方法，包括：/n针对样本图像集合中的每个样本图像，通过初始模型确定每个样本图像的特征数据，其中，所述样本图像集合包括多个子集合，每个子集合对应一个图像类别；/n基于所述每个样本图像的特征数据，确定每个图像类别的平均特征数据；/n基于所述每个样本图像的特征数据和所述每个图像类别的平均特征数据，更新所述初始模型的参数；/n若所述初始模型的参数满足预设条件，将更新后的初始模型确定为图像识别模型。/n
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