[发明专利]一种基于深度学习网络全自动训练方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202110665695.5 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113628159A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 黄旭东;林宇 | 申请（专利权）人： | 维库（厦门）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州市鼓楼区京华专利事务所(普通合伙) 35212 | 代理人： | 宋连梅 |
| 地址： | 361000 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习网络全自动训练方法、装置及存储介质，包括：采集图像数据O(i)和对应的目标分割标注图像数据D(i)；目标分割标注图像是通过GAN自动识别标注模块获得；其中，GAN自动识别标注模块通过采集图像数据O(i)，包括正样本和负样本图像数据，将图像数据O(i)使用GAN自动训练模块获得的GAN网络模型文件A进行识别得到重构图像数据B(i)；将B(i)使用边缘检测算法进行轮廓提取得到轮廓区域，将轮廓区域自动标记为类别1，非轮廓区域标记为类别0，得到目标分割标注图像数据D(i)；将O(i)和D(i)输入到目标分割网络训练模型得到目标分割网络模型文件E。本发明可实现全自动化识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 全自动 训练 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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