[发明专利]一种对齐分类模型的训练方法和图像分类方法有效
| 申请号： | 201910061366.2 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN109902716B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 许益鸿;齐子铭;涂清华;李志阳;张伟 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思睿峰知识产权代理有限公司 11396 | 代理人： | 谢建云;张赞 |
| 地址： | 361008 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种对齐分类模型的训练方法，对齐分类模型包括主网络、第一分支网络和第二分支网络，方法包括：获取经过标注的训练图像，训练图像具有相应的标注数据，标注数据包含图像的类别；将训练图像输入分类模型中进行训练，以得到训练后的第二分支网络；将训练图像输入对齐分类模型中进行训练，优化第二分支网络，以得到训练后的对齐分类模型。该方案能够提高模型分类的精度，并节约模型训练时间和所需的数据量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 对齐 分类 模型 训练 方法 图像 | ||
【主权项】：
1.一种对齐分类模型的训练方法，适于在计算设备中执行，所述对齐分类模型包括主网络、第一分支网络和第二分支网络，所述主网络和第一分支网络构成对齐模型，适于输出预测特征点的坐标，所述主网络和第二分支网络构成分类模型，适于输出预测图像类别的概率，所述方法包括：获取经过标注的训练图像，所述训练图像具有相应的标注数据，所述标注数据包含图像的类别；将所述训练图像输入分类模型中进行训练，以得到训练后的第二分支网络；以及将所述训练图像输入对齐分类模型中进行训练，优化所述第二分支网络，以得到训练后的对齐分类模型。
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