[发明专利]用于训练深度学习网络模型的方法、用于识别物品类别的方法、装置、电子设备在审
| 申请号： | 201911255846.9 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112949351A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 吴贵英;姜大鹏;苏明月 | 申请（专利权）人： | 青岛海尔智能技术研发有限公司;海尔智家股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康盛知识产权代理有限公司 11331 | 代理人： | 张宇峰 |
| 地址： | 266101 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请涉及图像识别技术领域，公开一种用于训练深度学习网络模型的方法，包括：建立初始网络模型；利用预设物品图片数据集对所述初始网络模型进行多次迁移训练获得预设深度学习网络模型。利用预设深度学习网络模型对待识别物品图片中的物品的物品类别进行识别，由于预设深度学习网络模型是利用预设物品图片数据集对初始网络模型进行多次迁移训练获得的，预设深度学习网络模型的精度更高，分类准确性也更好。本申请还公开一种用于识别物品类别的方法及装置、电子设备。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 深度 学习 网络 模型 方法 识别 物品 类别 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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