[发明专利]一种提高多类型图片深度学习模型训练效率的方法有效
| 申请号： | 202011482436.0 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112634215B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 李磊;孟德旭;靳璇;米琳 | 申请（专利权）人： | 华虹半导体（无锡）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06T5/50;G06T7/10;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海浦一知识产权代理有限公司 31211 | 代理人： | 戴广志 |
| 地址： | 214028 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种提高多类型图片深度学习模型训练效率的方法，提供三张不同类型的图像，对该三张不同类型的图像进行尺寸变换；对经过尺寸变换后的三张不同类型的图像进行滤波去噪；对经过滤波去噪后的三张不同类型的图像进行裁剪；对经过裁剪的三张不同类型的图像进行图像组合，图像组合包括对该三张不同类型的图像进行三维堆叠。本发明在预处理中将不同类型的图像进行三维堆叠，堆叠后图像尺寸为3 Channel 320*320，通过第一层深度学习神经网络使用3 Channel卷积核减少后续神经网络层的计算量，进而提高模型训练的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提高 类型 图片 深度 学习 模型 训练 效率 方法 | ||
【主权项】：
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