[发明专利]图像分类模型的训练方法及分类方法有效
| 申请号： | 202010013254.2 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111242199B | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 夏素缦;程诚;汪浩源;王旭光 | 申请（专利权）人： | 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764 |
| 代理公司： | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人： | 孙伟峰 |
| 地址： | 215123 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了图像分类模型的训练方法及分类方法。该训练方法包括：特征提取网络获取训练样本集的样本特征向量，训练样本集包括多个不同类样本；全连接层根据样本特征向量的特征维度N和训练样本集的类别数目C生成与每一类样本一一对应的类别向量；获取同类样本的样本特征向量和类别向量之间的第一欧式距离，并获取不同类样本的类别向量之间的第二欧式距离；根据第一欧式距离和第二欧式距离计算样本损失，并根据样本损失更新图像分类模型的参数。本申请的训练方法可使得同类样本之间更加靠近，不同类样本之间更加远离，同时本申请在训练过程每个类别所需求的数据量少，每个类别的区分度更高，从而提高了模型的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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