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专利状态
网络模型的训练方法、识别方法、装置及电子设备
有效
专利申请进度
申请
2020-12-25
申请公布
2021-04-16
授权
2023-05-23
预估到期
2040-12-25
专利基础信息
申请号 CN202011566811.X 申请日 2020-12-25
申请公布号 CN112668637A 申请公布日 2021-04-16
授权公布号 CN112668637B 授权公告日 2023-05-23
分类号 G06V10/774;G06V10/80;G06V10/74
分类 计算;推算;计数;
申请人名称 苏州科达科技股份有限公司
申请人地址 江苏省苏州市高新区金山路131号
专利法律状态
  • 2023-05-23
    授权
    状态信息
    授权
  • 2021-04-16
    公布
    状态信息
    公布
摘要
本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及网络模型的训练方法、识别方法、装置及电子设备,所述训练方法包括获取样本图像;将样本图像分别输入质量网络以及识别模型的特征提取网络中,得到预测质量以及识别特征,识别模型包括特征提取网络以及全连接层;基于识别特征以及全连接层的参数确定目标质量,并利用目标质量以及预测质量,确定质量损失;根据质量损失,对识别模型以及质量网络的参数进行更新,确定目标特征提取网络以及目标质量网络。用质量损失对识别模型以及质量网络进行训练,使得图像质量与特征提取强相关,避免了图像质量的人工标注,提高了特征提取网络的训练效率;且对特征提取网络以及质量网络同时训练,节省了训练时间。