发明专利已授权

一种基于多层残差学习的草图识别方法及系统

📄 申请号：CN202110216842.0 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-02-26

公开号

CN112818926B

公开日

2022-05-24

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06V30_32 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法深度学习

应用场景

人机交互, 图像检索, 智能绘图, 计算机辅助设计, 移动应用

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法

当前第 / 件

液压型风力发电与海水淡化混合系统

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：82 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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