版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
WO2020103171A1,2020.05.28基于数据增强策略选择的图像识别方法及本发明提供一种基于数据增强策略选择的模型是基于预先选择的数据增强策略对所述训练图像数据进行数据增强后得到的数据增强结果以及所述训练图像数据对应的目标识别结果于从所述训练图像数据中按预设比例选出的训2将获取的图片数据输入至目标识别模型中,得到所述目标识其中,所述目标识别模型是基于预先选择的数据增强策略对根据各所述数据增强结果,从所述至少两种数据增强策略中选择数据增强将经所述数据增强后的训练图像数据作为训练使用的输入数据,将所述根据各所述数据增强结果,从所述至少两种数据增强策略中选择数据增强策略,基于所述损失值与预设阈值,得到所述损失值小于预设阈值的其中,所述目标识别模型是基于预先选择的数据增强策略对数据增强单元,利用至少两种数据增强策略分别对所述训练样本进行数策略选择单元,根据各所述数据增强结果,从所述至少两种数据3训练单元,将经所述数据增强后的训练图像数据作为4.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存程序被处理器执行时实现如权利要求1至2任一项所述基于数据增强策略选择的图像识别时实现如权利要求1至2任一项所述基于数据增强策略选4别模型是基于预先选择的数据增强策略对所述训练图像数据进行数据增强后得到的数据强策略是基于从所述训练图像数据中按预设比例选5将获取的图片数据输入至目标识别模型中,得到所述目标识别模型输出的目标预测结果;先选择的数据增强策略是基于从所述训练图像数据中按预设比例选出的训机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于数据增强策略选择的图像识别方法的执行时实现如上述任一种所述基于数据增强策略选择的图像识据中选出的训练样本选择数据增强策略,以便于较少的数据样本快速确定数据增强策略,使获取的最优增强策略适用于数据量较大的训练图像数据,提高数据增强策略的选择时6[0024]图1示出了本发明一种基于数据增强策略选择的图像识别方法的架构示意图,该数据增强策略是基于从训练图像数据中按预设比例选出的78用除最小损失值以外的其余损失值对应的原始数据(即未经数据增强的训练样本)对待训9略应用到同类的目标物体图像数据中进行数据增强,以提高图像数据增强方法的使用效的基于数据增强策略选择的图像识别装置与上文描述的基于数据增强策略选择的图像识[0071]图3示出了本发明一种基于数据增强策略选择的图像识别装置的结构示意图,该数据增强策略是基于从训练图像数据中按预设比例选出的用传输子单元将选择的数据增强策略对应的数据增强结果以及除最小损失值以外的其余损失值对应的原始数据(即未经数据增强的训练样本)输入至待增强策略是基于从训练图像数据中按预设比例选出的训练样明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软策略是基于从训练图像数据中按预设比例选出的训据进行数据增强后得到的数据增强结果以及训练图像数据对应的目标识别结果训练得到的,预先选择的数据增强策略是基于从训练图像数据中按预设比例选出的训练样本得到以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单以对前述各实施例所记载的技术方案进行修
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 土方开挖及回填施工方案(CFG桩基础)
- 下肢动脉闭塞症护理的质量控制
- 2025山东青岛自贸基金管理有限公司招聘笔试历年参考题库附带答案详解
- 2025山东淄博鲁中机动车检测有限公司招聘22人笔试历年参考题库附带答案详解
- 压疮伤口清洁与消毒
- 医学影像护理中的营养支持
- 2026-2030中国苹果市场销售渠道与竞争前景分析研究报告
- 2026年山东省安丘市高二化学下册期末考试模拟测试卷附完整答案【夺冠】
- 2026年广东省开平市高二化学下册期末考试模拟测试卷及完整答案(历年真题)
- 2026年湖南省洪江市高二化学下册期末考试模拟考试卷附答案(综合卷)
- 2026年基础设施建设与管理知识考试及答案
- 2026广东佛山市顺德区村(社区)大学生CEO选聘100人备考题库及一套参考答案详解
- 26年胸膜间皮瘤评估实操指引
- 浙江省绍兴市柯桥区2024-2025学年七年级下学期期末数学试卷(含答案)
- 2025北京市朝阳区太阳宫乡社区工作者招聘考试真题及答案
- 2026年山东春考《艺术设计类专业知识》模拟试题及答案解析
- 2026年吉安市青原区社区工作者招聘考试备考题库及答案解析
- 2026版中央安全生产考核巡查明查暗访应知应会
- 肥西反邪教协会工作制度
- TSG08-2026《特种设备使用管理规则》全面解读课件
- 云南财经大学微观经济学期末试卷
评论
0/150
提交评论