[发明专利]自生成数据集与标签实现X光影像图小样本字符识别方法在审
| 申请号： | 201910894724.8 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110728307A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 王征;靳亚东;李威;孙美君 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自生成数据集与标签实现X光影像图小样本字符识别方法，所述方法包括：在训练应用场景的数据集之前，采用自生成的数据集与label进行预训练，达到辅助应用场景数据集训练的效果；生成由原少量训练影像图旋转一定角度后得到的新影像图，作为自生成增强数据集，同时获取及其对应label；采用增强数据集训练模型即可提高识别的准确率，从而实现对X光影像图小样本字符识别。本发明的目的是在使用深度学习的方法时，扩充小样本的训练数据集，从而帮助因实际数据集样本较少达不到较好训练结果的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 数据集 小样本 增强数据 字符识别 训练数据集 生成数据 实际数据 训练结果 训练模型 训练应用 训练影像 应用场景 影像图 准确率 样本 标签 场景 帮助 学习 | ||
【主权项】：
1.一种自生成数据集与标签实现X光影像图小样本字符识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n在训练应用场景的数据集之前，采用自生成的数据集与label进行预训练，达到辅助应用场景数据集训练的效果；/n生成由原少量训练影像图旋转一定角度后得到的新影像图，作为自生成增强数据集，同时获取及其对应label；/n采用增强数据集训练模型即可提高识别的准确率，从而实现对X光影像图小样本字符识别。/n
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