[发明专利]一种基于改进的Focal损失函数的图像识别方法有效
| 申请号： | 202110117456.6 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112819063B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 周世界;孙广鹏 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/82;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： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本专利公开了一种基于改进的Focal损失函数的图像识别方法，在已有的Focal损失函数的基础上，对Focal损失函数的调制因子进行改进，使函数对困难样本的关注度更高，对简单样本的关注度相对下降；然后，在基于Focal损失函数的卷积神经网络模型的基础上，对剩余负样本集进行预测，筛选所有困难样本，并分成N等份，分别加入原训练集，形成N个新训练集，之后训练多个模型，根据N个模型的投票选择，确定最终预测图片标签的结果。本发明在原有的Focal损失函数的基础上，对困难样本的关注度更高，提高了模型泛化能力；在负样本过多的情形下，利用原有模型筛选出困难样本加入训练集，既提高了模型的准确性，又充分利用了可用样本，也减少了训练模型时的计算量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 focal 损失 函数 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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