[发明专利]一种基于丢弃损失函数的人物属性识别方法有效
| 申请号： | 202011116242.9 | 申请日： | 2020-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN112200260B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 严严;许友泽;王菡子 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于丢弃损失函数的人物属性识别方法，涉及基于内容的图像识别。首先设计基于ResNet‑50的深度卷积神经网络，然后设计丢弃损失函数中包含的离群样本丢弃策略，计算梯度值，选择性丢弃梯度值大于一定阈值的样本权重，再设计丢弃损失函数中包含的样本加权丢弃策略，选择性丢弃其梯度值最小的一部分样本，通过对样本加权的方式来平衡其正负类别的样本的分布，最后将训练样本集中的图像放进基于ResNet‑50的深度卷积神经网络计算得到总体损失，并利用反向传播算法进行端到端的训练，利用训练好的模型进行多属性识别，神经网络输出的特征即为识别结果。性能卓越，可有效识别图片中的多个属性，在平衡精度标准上有明显优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 丢弃 损失 函数 人物属性 识别 方法 | ||
【主权项】：
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