[发明专利]网络模型的训练方法、识别方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 202011566811.X | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112668637B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 吴剑平;史晓丽;张震国 | 申请（专利权）人： | 苏州科达科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/74 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 张琳琳 |
| 地址： | 215011 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及网络模型的训练方法、识别方法、装置及电子设备，所述训练方法包括获取样本图像；将样本图像分别输入质量网络以及识别模型的特征提取网络中，得到预测质量以及识别特征，识别模型包括特征提取网络以及全连接层；基于识别特征以及全连接层的参数确定目标质量，并利用目标质量以及预测质量，确定质量损失；根据质量损失，对识别模型以及质量网络的参数进行更新，确定目标特征提取网络以及目标质量网络。用质量损失对识别模型以及质量网络进行训练，使得图像质量与特征提取强相关，避免了图像质量的人工标注，提高了特征提取网络的训练效率；且对特征提取网络以及质量网络同时训练，节省了训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 模型 训练 方法 识别 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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