[发明专利]基于增量学习的图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 202011204941.9 | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112559784B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 廖丹萍 | 申请（专利权）人： | 浙江智慧视频安防创新中心有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/096 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 311215 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请实施例中提供了一种基于增量学习的图像分类方法、系统及计算机介质，选取旧分类模型的旧类别数据，以及新增量数据，构建增量学习数据集；构建增量学习新分类模型；输入增量学习数据集，至增量学习新分类模型，在增量学习损失函数约束下进行增量学习训练，得到训练后的增量学习新分类模型；输入待分类图像至训练后的增量学习新分类模型，进行图像分类，得到图像分类结果。本申请在旧类别数据基础上连同新类别的数据一起进行学习，在增量学习损失函数约束下实现了使旧类别的映射向量的相似度能够在增量学习的过程中保持一致，进而在学习新类别的信息同时，保持了对旧类别的测试数据的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 增量 学习 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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