[发明专利]一种像素增强的神经网络的改进难例挖掘训练方法及系统有效
| 申请号： | 202010355997.8 | 申请日： | 2020-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN111626335B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 梁栋荣 | 申请（专利权）人： | 杭州火烧云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 杭州凯知专利代理事务所(普通合伙) 33267 | 代理人： | 邵志 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种像素增强的神经网络的改进难例挖掘训练方法，包括步骤：A.确定样本集；B.训练迭代；C.每一个迭代训练结束后得到当前迭代的累加损失值，记为当前迭代损失值，与历史迭代损失值的最小值比较；D.C步骤循环迭代直到达到收敛条件，即得能自动对原图进行图像增强的最优神经网络。本发明还公开了一种像素增强的神经网络的改进难例挖掘训练系统。本发明针对千万像素级别的图像进行图像增强神经网络的训练，图像输入不受限制，解决了大尺寸数据集的数据不均衡问题，训练方法准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 像素 增强 神经网络 改进 挖掘 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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