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摘 要:本发明公开了一种基于多层残差学习的草图识别方法及系统。该方法包括:获取草图样本;所述样图样本包括训练样本和测试样本;对所述草图样本进行数量增强处理;构建多层残差网络;通过所述训练样本对所述多层残差网络进行训练,得到草图识别模型;通过草图训练模型对草图进行识别。本发明将草图作为静态图处理,因此训练时无需要求草图训练集含有笔画序列信息,且训练输入为样本而非样本对,降低了人工标注成本,训练方法简单,草图识别率高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110216842.0 | 专利名称: | 一种基于多层残差学习的草图识别方法及系统 |
申请日: | 2021-02-26 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V30/32搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2022-05-24 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112818926B | 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) |
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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 |