[发明专利]一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法和装置有效
| 申请号： | 202011609917.3 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112613574B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 黄高;王朝飞;宋士吉 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人： | 栗若木 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法和装置，所述图像分类模型基于卷积神经网络实现，所述训练方法包括：针对图像分类模型训练过程中输入所述图像分类模型的每个图片，分别执行如下操作：获取该图片对应预设类别的类激活图CAM和与所述预设类别无关的热力图CAAM；采用预设的算法计算该CAM图和CAAM图之间的损失项；利用该损失项确定最终的损失函数；利用所确定的最终的损失函数调整所述图像分类模型的参数。通过本公开的方案，在图像分类模型训练过程中，利用CAM图约束CAAM图，调整训练图像分类模型的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 分类 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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