[发明专利]一种针对复杂场景的自学习大规模警员图像分类模型有效
申请号: | 202110677796.4 | 申请日: | 2021-06-18 |
公开(公告)号: | CN113269139B | 公开(公告)日: | 2023-09-26 |
发明(设计)人: | 宋荣伟;罗礼斌;刘汪洋;曹扬;刘兰;范振军 | 申请(专利权)人: | 中电科大数据研究院有限公司 |
主分类号: | G06V20/52 | 分类号: | G06V20/52;G06V10/26;G06V10/30;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80 |
代理公司: | 贵州派腾知识产权代理有限公司 52114 | 代理人: | 宋妍丽 |
地址: | 550000 贵州省贵阳市贵阳*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | 本发明提供了一种针对复杂场景的自学习大规模警员图像分类模型,通过优化警员图像数据集构建和模型训练过程,对大规模警员图像数据集进行筛选,结合图像主体区域检测模型减少数据中的噪声,增强了对复杂场景的识别,同时利用迁移学习方法降低了模型训练的难度,迭代训练了一个警员图像分类模型,进一步将模型运用在原始大规模警员图片数据集中,实现了警员图像分类模型自学习过程。相对于传统的直接在原始数据集上进行训练的图像分类模型,本方法解决了训练大规模警员图像分类模型缺少标注数据的问题,并针对警员图像数据场景复杂的特征进行了数据筛选与语义增强,从而能够更准确的实现对警员图像的分类与识别。 | ||
搜索关键词: | 一种 针对 复杂 场景 自学习 大规模 警员 图像 分类 模型 | ||
【主权项】:
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