[发明专利]基于深度学习的训练素材智能识别方法、装置和设备有效
| 申请号： | 202110594522.9 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113313169B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 徐庆尧;侯翔;耿艳栋;杨超;唐立文;周雯雯;涂遗;王代强;胥霖 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 邱轶 |
| 地址： | 101400*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及基于深度学习的训练素材智能识别方法、装置和设备，方法包括：获取不同型号和分辨率的训练采集图像，对各训练采集图像进行标准化处理得到尺寸统一的各训练图像；采用小尺度判别模型进行各训练图像的归属部位及质量判别，得到小尺度判别结果；采用基于监督式生成对抗网络的图像显著性检测模型，对判别的非显性训练图像进行非显著性信息识别检测，输出精确的显著图像；非显性训练图像为小尺度判别结果中识别到疑似非规范动作的训练图像；采用大尺度判别模型对显著图像进行特征识别，得到代表显著图像对应的训练图像的最优特征图。大幅提升了训练图像数据采集质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 训练 素材 智能 识别 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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