[发明专利]一种基于网络图像的卷积神经网络训练方法在审
申请号: | 202110321043.X | 申请日: | 2021-03-25 |
公开(公告)号: | CN113076837A | 公开(公告)日: | 2021-07-06 |
发明(设计)人: | 林焕凯;傅慧源;陈利军;洪曙光;马东华;王川铭;董常青;王祥雪;刘双广 | 申请(专利权)人: | 高新兴科技集团股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40 |
代理公司: | 广州国鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 44511 | 代理人: | 葛红 |
地址: | 510530 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提出了一种基于网络图像的卷积神经网络训练方法。网络购车网站具有大量具有类别标注的汽车后拍图像,这些图像可以提供基本的车辆品牌信息,但是同时这些图像与现实监控拍摄的车辆图像特征分布并不相同因此不能很好的应用于现实的监控场景中。因此通过网络图像预先训练一个识别模型,之后将其应用于监控图像中,并将监控图像中得分高的图像再作为训练数据对识别模型进行再次训练,以此达到不断促进识别准确率的效果。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 网络 图像 卷积 神经网络 训练 方法 | ||
【主权项】:
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