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摘 要:本发明公开了一种基于弱监督定位和子类别相似性度量的细粒度车型识别方法,包括:1)弱监督定位:用预训练好的VGG‑Net网络对图像目标定位,对卷积层的掩码图进行处理,获取目标物体的边界框;2)构建模糊相似矩阵:将训练集中定位后的图片利用B‑CNN网络提取特征,根据softmax分类结果得到度量各子类别相似性的模糊相似矩阵;3)采样组建三元组集:在模糊相似矩阵基础上采样组建三元组;4)联合学习改进的损失函数:利用改进的损失函数联合学习改进的triplet损失和加权的softmax损失对同一子类别样本间距离进行限制,增大不同子类别样本间的距离。本发明较原始模型定位更加准确、并且在分类准确性上有明显提升,能够很好地对车辆目标进行定位。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811208757.4 | 专利名称: | 基于弱监督定位和子类别相似性度量的细粒度车型识别方法 |
申请日: | 2018-10-17 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
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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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日期 | 法律信息 | 备注 |