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摘 要:一种自主学习的图像精细分类方法,包括以下步骤:1)人工采集对应需求标签的图像数据集,保存至强标签数据集,使用ImageNet数据集初始化卷积神经网络CNN参数;2)使用强标签数据集微调修正CNN;3)判断分类网络的优化趋势;4)判断网络分类精度是否达到了要求;5)利用网络爬虫从互联网爬取、人工采集与标签相关的图像数据和噪声数据保存至弱标签数据集;6)使用弱标签数据集调整滤波器的阈值;7)使用调整后的滤波器筛选数据保存至强标签数据集和噪声数据集;8)保存网络权重和滤波器参数。本发明训练得到的分类器的分类精度和鲁棒性都较高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710598711.7 | 专利名称: | 一种自主学习的图像精细分类方法 |
申请日: | 2017-07-21 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学 |
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) |
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 | |
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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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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 |