[发明专利]轻量化卷积神经网络的训练方法及人脸属性识别方法在审
| 申请号： | 202110085271.1 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112766176A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 闫潇宁;陈晓艳;郑双午 | 申请（专利权）人： | 深圳市安软科技股份有限公司;深圳市安软慧视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳君信诚知识产权代理事务所(普通合伙) 44636 | 代理人： | 刘伟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华新区龙华*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别技术领域，提供一轻量化卷积神经网络的训练方法及人脸属性识别方法，训练方法包括：采集人脸属性数据集；构建卷积神经网络，所述卷积神经网络包括特征降维结构、通道混合结构及特征分类结构，所述特征分类结构包括通道分隔算法层；将所述人脸属性数据进行标准卷积，处理后得到的人脸属性特征图输入到所述特征降维结构进行特征降维训练；将训练输出的所述人脸属性降维特征图输入到所述通道混合结构进行各通道间维度的融合；将输出的人脸属性通道融合特征图输入到所述通道分隔算法层对通道维度进行拆分，并根据拆分结果设置全连接层，以得到目标卷积神经网络模型。本发明能够提高属性识别准确率，且自身参数小，运行速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 量化 卷积 神经网络 训练 方法 属性 识别 | ||
【主权项】：
暂无信息
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