[发明专利]一种深度学习的细粒度图像分类方法及装置在审
| 申请号： | 202011358906.2 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112487227A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 张天魁;蔡昌利;翁哲威;杜忠田;王彦君;高旭巍;张宇峰 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学;中国电信集团系统集成有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人： | 陈变花 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种深度学习的细粒度图像分类方法，该方法包括：重复如下步骤：通过类间采样器从数据集中随机采样不同类的两张图像，生成图像对，将其输入到骨干网络进行训练；通过类内采样器从数据集中随机采样同类的两张图像，生成图像对，将其输入到骨干网络进行训练；从数据集中随机采样一张图像，将其生成骨干网络进行训练和分类预测；分析如上所述的分类预测结果，采样增强模块指导类间采样器和类内采样器生成图像对；本申请提供的一种基于三阶段深度学习的细粒度图像分类方法及系统，通过各个子模块，混合增强模块得以更好的解决细粒度图像分类任务中类内差异大类间差异小的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 细粒度 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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