发明专利已授权

一种采用错因强化方式优化损失函数的物品识别方法

📄 申请号：CN202010669159.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-07-13

申请人

电子科技大学中山学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_774

IPC 分类号

G06V10_774 , G06F17_15 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图像识别

应用场景

智能安防, 智能零售, 工业质检, 自动驾驶, 智慧城市

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摘要

本发明公开了一种采用错因强化方式优化损失函数的物品识别方法，优化后的损失函数取名为corloss，在原来的交叉熵损失函数的基础上加入惩罚项实现,惩罚项包含以下三个模块:惩罚程度调节因子T，用于调节相关性对交叉熵损失函数影响的强弱，在模型训练时可根据实际情况设置T值；数据集各类别之间的相关性，通过初步模型测试所有物品类别的输出，并使用信息熵公式计算后获得相关性；相关类别的概率，即在训练过程中将目标物品识别为与之相关的物品类别的概率，非定值，根据模型的每一次训练情况动态调整；通过加入惩罚性，提高了模型对物品识别的精度，能够提高深度学习网络模型的识别准确程度。

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

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当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G06V10_774)

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