[发明专利]深度学习训练方法、目标物识别方法、系统和存储介质有效
| 申请号： | 202011088193.2 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN111931751B | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 许德鹏;刘晓康;王雪锋;陈齐文 | 申请（专利权）人： | 深圳市瑞图生物技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人： | 刘兆;彭家恩 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市宝安区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供的深度学习训练方法、目标物识别方法、系统和存储介质，将训练图片输入到深度学习神经网络模型中；深度学习神经网络模型从训练图片中提取第一特征区域图像；从第一特征区域图像中提取一个或多个第一特征指标；根据一个或多个第一特征指标和训练图片上标注的各种所述目标物的类型训练得到特征指标与目标物的类型之间的对应关系的模型函数，则深度学习神经网络模型被训练好。深度学习神经网络模型可用于识别图片中的目标物，采用深度学习的方式识别图片中的目标物，相较于人工检测效率高，相较于传统的图像识别方式，准确性高。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 训练 方法 目标 识别 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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