[发明专利]获取神经网络训练图像的方法和装置在审
| 申请号： | 202010762363.4 | 申请日： | 2020-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN111931836A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 王彦婷;王江平;梅娟;王德 | 申请（专利权）人： | 上海商米科技集团股份有限公司;广东川田科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海市汇业律师事务所 31325 | 代理人： | 金炜霞 |
| 地址： | 200433 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种应用深度卷积神经网络进行商品识别的方法，包括：控制多个摄像机对商品进行拍摄，生成多个商品图像，所述多个摄像机的拍摄角度互不相同；获取背景图像；根据所述多个商品图像和所述背景图像生成多个训练图像，所述多个训练图像中每个训练图像包括所述背景图像的画面和至少一个所述商品图像的画面。商品图像可以是仅包含商品画面的图像，背景图像是环境图像。通过不同的商品图像和不同的背景图像的组合，能够合成出不同的合成图像用于神经网络训练，用于模拟更加接近真实场景的图像。上述方法无需人工拍摄图像即可获得大量高质量的图像进行训练，从而提高了神经网络的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 获取 神经网络 训练 图像 方法 装置 | ||
【主权项】：
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