[发明专利]一种基于改进深度学习算法的web频率图实现方法及系统在审
| 申请号： | 202111395470.9 | 申请日： | 2021-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN114780880A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 万伟;施佩寅;蔡熹;陈佳阳;何志平;张语涵;郑雷威 | 申请（专利权）人： | 南京控维通信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/957 | 分类号： | G06F16/957;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 肖乐愈秋 |
| 地址： | 211100 江苏省南京市江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于改进深度学习算法的web频率图实现方法及系统，其中所述方法具体包括：步骤1、构建特征提取网络模型，并利用迁移学习对所述特征提取网络模型进行学习训练；步骤2、通过更新检测多尺度特征提取层，优化web频率图识别精度；步骤3、采用预设评定方法对web频率图进行评定。在迁移学习策略的应用下，针对特征提取网络进行训练，并通过修改检测多尺度特征提取层优化SSD网络架构，从而提升web频率图识别精度。本发明利用深度学习的算法将实现功能的步骤简便化，使得绘制更加简单，提高了开发效率，针对web频率图实施模型预训练，逐层提取图像特征，以及实施迁移训练，有效提升了检测精度及检测速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 深度 学习 算法 web 频率 实现 方法 系统 | ||
【主权项】：
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