[发明专利]基于单隐层神经网络的图像识别方法及相关设备在审

专利信息
申请号: 202110444011.9 申请日: 2021-04-23
公开(公告)号: CN113139466A 公开(公告)日: 2021-07-20
发明(设计)人: 郑凤;刘泽宇 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12
代理公司: 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 代理人: 孙晓凤
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 本公开提供一种基于单隐层神经网络的图像识别方法及相关设备。该方法包括:获取用户输入的图像数据,对所述图像数据进行预处理;将经过所述预处理的所述图像数据输入目标检测模型进行多标签分类,得到每个所述图像数据对应的类别标签;输出带有所述类别标签的所述图像数据;其中,所述目标检测模型为单隐层神经网络模型,所述单隐层神经网络模型中的单隐层的神经元数量采用评价‑行动‑反馈JAF算法对所述神经网络模型进行预训练而确定。本公开提供的一种基于单隐层神经网络的图像识别方法及相关设备,可以自适应的调整神经网络结构,提高对图像识别的准确率。
搜索关键词: 基于 单隐层 神经网络 图像 识别 方法 相关 设备
【主权项】:
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