[发明专利]一种图像识别方法和相关装置在审
| 申请号： | 201910524688.6 | 申请日： | 2019-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN110298394A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 高远 | 申请（专利权）人： | 中国平安财产保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请涉及深度学习，公开了一种图像识别方法和相关装置，包括：获取第一待识别图像；将所述第一待识别图像进行量化，以得到所述第一待识别图像的第一量化数据；将所述第一量化数据输入卷积神经网络模型，以得到所述第一量化数据对应的图像识别结果；其中，所述卷积神经网络模型中包含的p层卷积层由服务器根据预设卷积层设置策略设置得到，所述p层卷积层中包含的p个卷积核由所述服务器在将p个特征图均方误差与预设p个特征图均方误差进行对比后确定，p为正整数，q＝p且q为正整数。实施本发明实施例，有利于提升图像识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 量化数据 图像识别 卷积 卷积神经网络 均方误差 相关装置 特征图 正整数 图像 预设 服务器 图像识别结果 策略设置 卷积核 量化 申请 学习 | ||
【主权项】：
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取第一待识别图像；将所述第一待识别图像进行量化，以得到所述第一待识别图像的第一量化数据；将所述第一量化数据输入卷积神经网络模型，以得到所述第一量化数据对应的图像识别结果；其中，所述卷积神经网络模型中包含的p层卷积层由服务器根据预设卷积层设置策略设置得到，所述p层卷积层中包含的p个卷积核由所述服务器在将p个特征图均方误差与预设p个特征图均方误差进行对比后确定，p为正整数，q＝p且q为正整数。
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