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摘 要:本发明公开了一种基于深度树状训练策略的分段式选择集成图像分类方法,该方法采用深度树状训练策略,在深度卷积神经网络每一个中间层都添加一个分支分类器,通过对分支分类器进行集成和梯度补偿,训练多个具有差异性且能提取中间层特征的分支分类器,产生候选基分类器集;利用基于正确率和差异性筛选的分段式选择集成方法对候选基分类器进行筛选,得到选定的基分类器集,并对其进行加权集成生成最终分类模型。本发明通过梯度补偿技术、特征融合技术以及深度学习与集成学习相结合的方式进行图像分类,提高了深度神经网络的训练效率,提升了分类器的分类性能,降低了集成学习的训练成本,最大程度地增强了最终分类器的泛化性和准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910274548.8 | 专利名称: | 基于深度树状训练策略的分段式选择集成图像分类方法 |
申请日: | 2019-04-08 | 申请/专利权人 | 云南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区翠湖北路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 选 港口 训练搜索 |
公开/公告日: | 2022-09-20 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110070116B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/09/20 | 授权 | |
2019/08/23 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 201910274548.8 申请日: 2019.04.08 |
2019/07/30 | 公开 |