一种基于图像识别模型的图像识别方法及装置.pdf
兴朝****45
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一种基于图像识别模型的图像识别方法及装置.pdf
本发明公开了一种基于图像识别模型的图像识别方法及装置,包括基于图像识别模型的图像识别装置主体与电子设备结构,所述基于图像识别模型的图像识别装置主体包括待识别图像获取模块、灰度化处理模块、边缘检测模块、图像信息提取模块、图像类别匹配模块、图像识别模块与图像融合模块。本发明所述的一种基于图像识别模型的图像识别方法及装置,利用与各图像轮廓区域的图像类别最匹配的图像识别模型对各图像轮廓区域的图像进行识别,达到了较好的图像识别效果,由于各个图像轮廓区域的识别结果较为准确,则按照待识别图像中所有图像轮廓的位置,对所有
图像识别模型的训练方法及装置、图像识别方法及装置.pdf
本申请提供图像识别模型的训练方法及装置、图像识别方法及装置,所述图像识别模型的训练方法包括:获取预训练的图像识别模型和训练数据,其中,所述训练数据包括样本图像和所述样本图像对应的标准描述信息;将所述样本图像输入所述图像识别模型,根据模型的注意力调整机制获取所述样本图像的描述信息;根据所述描述信息和所述样本图像对应的标准描述信息计算损失值,调整所述图像识别模型的模型参数和注意力调整机制参数。通过注意力调整机制,使图像识别模型在识别样本图像过程中,能有效关注样本图像的局部特征,避免重复关注样本图像的同一局部特
图像识别模型的训练与图像识别方法、装置.pdf
本公开提供了一种图像识别模型的训练与图像识别方法、装置、电子设备和可读存储介质,涉及图像处理、深度学习等人工智能技术领域。图像识别模型的训练方法包括:获取多张第一图像;根据所述多张第一图像中的标识图案,生成多张第二图像;根据所述多张第一图像与所述多张第二图像,构建图像集;使用所述图像集与预设标签对神经网络模型进行训练,得到图像识别模型。图像识别方法包括:获取待识别图像;将所述待识别图像输入图像识别模型,得到所述图像识别模型输出的预测分值;在确定所述预测分值大于目标图像阈值的情况下,确定所述待识别图像中包含
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本公开提供一种图像识别模型训练方法和装置、图像识别方法和装置。图像识别模型训练装置利用图像样本集合分别对第一深度学习模型和第二深度学习模型进行训练;将第一深度学习模型的输出结果分为第一非噪声标签样本集合和第一噪声标签样本集合,将第二深度学习模型的输出结果分为第二非噪声标签样本集合和第二噪声标签样本集合;将第一非噪声标签样本集合和第二非噪声标签样本集合的交集作为干净标签样本集合;利用第二非噪声标签样本集合对第一深度学习模型继续进行训练,利用第一非噪声标签样本集合对第二深度学习模型继续进行训练。本公开能够高效
图像识别模型的训练方法及装置、图像识别方法及装置.pdf
本说明书实施例公开了一种图像识别模型的训练方法及装置、图像识别方法及装置。其中,训练方法包括:将待训练的第二图像识别模型中的每层卷积神经网络,分别与训练完的第一图像识别模型中的一个子网络相对应。根据训练完的第一图像识别模型中每个子网络的输入和输出,对待训练的第二图像识别模型中的每层卷积神经网络的参数进行初始化处理。将样本图像输入参数初始化处理后的待训练的第二图像识别模型,根据待训练的第二图像识别模型的输出和样本图像的标签,对待训练的第二图像识别模型进行训练。由此,实现了根据训练完的第一图像识别模型,对待训