[发明专利]一种结合迁移学习的轻量级CNN口罩人脸姿态分类方法在审
申请号: | 202011416799.4 | 申请日: | 2020-12-07 |
公开(公告)号: | CN112528830A | 公开(公告)日: | 2021-03-19 |
发明(设计)人: | 陈森楸;刘文波;张弓 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种结合迁移学习的轻量级CNN口罩人脸姿态分类方法,首先,构建真实口罩人脸姿态数据集和半仿真口罩人脸姿态数据集,并将真实口罩人脸姿态数据集划分训练集和测试集;其次,构建轻量级卷积神经网络模型;然后对半仿真数据集对构建的网络模型进行预训练,得到预训练的轻量级卷积神经网络模型;然后用口罩人脸姿态训练集,以更低的学习率和更少的迭代次数进行模型再训练,训练得到最终的轻量级卷积神经网络模型;最后将待测试的人脸姿态图像输入到训练好的网络模型中,得到相应姿态的概率输出,从而估计出人脸姿态。本发明实现了口罩人脸姿态分类,在降低模型参数量和计算复杂度的同时保持较高的模型准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 结合 迁移 学习 轻量级 cnn 口罩 姿态 分类 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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