[发明专利]一种基于持续学习的图像分类方法及图像分类装置在审
| 申请号： | 202211459077.6 | 申请日： | 2022-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN115761343A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 赵旭鹰;赵星;于连源;姚越宇;梁小涛 | 申请（专利权）人： | 首都师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;G06V10/77;G06N3/082;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 于彬 |
| 地址： | 100048 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于持续学习的图像分类方法及图像分类装置，包括：基于图像分类模型，确定目标图像的图像类别；图像分类模型通过以下步骤被训练得到：针对任意一个模型训练任务，在按照该模型训练任务对初始图像分类模型进行每轮训练的过程中：判断该模型训练任务在该轮训练时的任务信息是否已进入预设可信区域；若已进入，则按照第一预定方式对初始图像分类模型中前一轮训练得到的每一层对应的投影矩阵进行更新；若未进入，则按照第二预定方式对前一轮训练得到的每一层对应的投影矩阵进行更新；最终确定该轮训练得到的投影矩阵。这样，能够提升训练好的图像分类模型在应用于识别未知类别的图像时，图像分类的准确率和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 持续 学习 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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