[发明专利]基于深度学习检测任务的增量学习方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202211160029.7 | 申请日： | 2022-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN115496203A | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 龙睿杰;彭斌 | 申请（专利权）人： | 深圳市凌云视迅科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;温瑞鑫 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及工业视觉技术领域，具体而言，涉及基于深度学习检测任务的增量学习方法、装置及存储介质，一定程度上可以解决重新训练新目标检测模型，需要耗费大量的时间和资源的问题。所述基于深度学习检测任务的增量学习方法包括：利用已有图像数据集生成GAN模型，GAN模型用于生成包含若干假图像的假图像数据集；整合假图像数据集和新图像数据集，得到混合图像数据集；加载旧目标检测模型，旧目标检测模型基于已有图像数据生成，获取旧目标检测模型的旧模型参数，旧模型参数用于确定新模型初始参数；基于混合图像数据集和新模型初始参数，训练得到新目标检测模型，其中，新目标检测模型的训练轮数根据旧模型的收敛轮数确定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 检测 任务 增量 学习方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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