[发明专利]一种基于小样本增量学习的轻量化目标识别方法在审
| 申请号： | 202310327976.9 | 申请日： | 2023-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN116486227A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 林律;靳慧泉;余华峰;朱弈霖;瞿崇晓;张永晋;范长军 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第五十二研究所;中电海康集团有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06N3/082;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小样本增量学习的轻量化目标识别方法，包括对原始数据集中的图像数据进行预处理，使得原始数据集中的图像调整至设定的尺寸。本基于小样本增量学习的轻量化目标识别方法利用新增的增量学习模块，实现在保持原类型任务识别精度并提升网络模型在新增的类别任务中的识别精度，解决了现有技术中在新类型的任务中达不到较高的识别精度或原任务类型的精度不高的问题；本基于小样本增量学习的轻量化目标识别方法利用模型剪枝与量化的方式，实现了保持模型精度的条件下，大幅压缩模型体积，实现轻量化部署；并对在新的小样本的数据增广，能够利用较少的样本量进行增量学习的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 增量 学习 量化 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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