[发明专利]一种基于均衡互补熵的长尾图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202210500992.9 | 申请日： | 2022-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN114821184A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 杨钊;胡陆宇;李嘉壕;罗名凯;曹任龙 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州高炬知识产权代理有限公司 44376 | 代理人： | 孙明科 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于均衡互补熵的长尾图像分类方法及系统，其方法包括如下步骤：针对获取的长尾图像训练集，读取图像数据及标签；随机初始化卷积神经网络参数，采用mini‑batch的方式对提取的图像数据进行前向计算，得到全连接层输出，并计算Softmax预测概率；设计均衡互补熵损失函数，通过在归一化的互补熵损失函数中引入一个自适应权重系数，得到均衡互补熵损失函数，利用预测概率计算互补类的损失；联合交叉熵损失函数和均衡互补熵损失函数对分类模型进行训练，引导网络模型参数更新，得到图像分类模型。本发明提出的均衡互补熵的训练算法能够解决长尾图像的分类问题，能够带来更好的分类效果，拥有更好的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 均衡 互补 长尾 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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