[发明专利]一种应用于手机端的深度学习图像识别系统及实现方法有效
| 申请号： | 201710054291.6 | 申请日： | 2017-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN106778918B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 黄萱昆;白洪亮;董远 | 申请（专利权）人： | 苏州飞搜科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卓唐知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 龚洁 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市苏州工*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于手机端的深度学习图像识别系统及实现方法，方法包括：根据概念划分映射得到一树状类别映射关系；基于原始的Inception‑v3网络结构，在网络中的降维处各增加一并联分支作为网络下一层的输入得到改进的Inception‑v3网络结构；按照所述改进的Inception‑v3网络结构并在设定类上根据所述树状类别映射关系训练得到基模型；对所述基模型进行压缩后在手机端运行识别出图像；所述压缩至少包括：参数稀疏化、参数量化或者参数稀疏存储中的一种。本发明中提供基于概念类别映射的树状图像识别、并在算法上对原始Inception‑v3模型结构做改进，同时提供了一种在不影响改进模型准确率情况下有效压缩模型的方法，保证模型在手机端有效稳定运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 手机 深度 学习 图像 识别 系统 实现 方法 | ||
【主权项】：
一种应用于手机端的深度学习图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：根据概念划分映射得到一树状类别映射关系；基于原始的Inception‑v3网络结构，在网络中的降维处各增加一并联分支作为网络下一层的输入得到改进的Inception‑v3网络结构；按照所述改进的Inception‑v3网络结构并在设定类上根据所述树状类别映射关系训练得到基模型；对所述基模型进行压缩后在手机端运行识别出图像；所述压缩至少包括：参数稀疏化、参数量化或者参数稀疏存储中的一种。
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