[发明专利]一种基于最优训练集的深度学习图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110305768.X | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113139578B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 刘伟鑫;徐晨;周松斌 | 申请（专利权）人： | 广东省科学院智能制造研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 刘新年 |
| 地址： | 510070 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于最优训练集的深度学习图像分类方法及系统。该方案包括获取所有的分类图像后，将所述分类图像缩放为长200像素宽200像素的归一化图像，生成样本训练集、样本验证集和样本测试集；获取样本训练集和样本验证集中的所有的所述归一化图像，通过色二值化操作、边缘轮廓提取、梯度运算和三原色分离生成7个训练集和7个验证集；生成单通道训练集、单通道验证集、双通道训练集、双通道验证集、三通道训练集和三通道验证集，分别利用3个神经网络进行训练，生成准确率；获得准确率排名第一的目标分类器后，生成目标图像分类结果。该方案利用数据融合方式组成多种训练集，训练获得最优训练集，保证图像分类准确率，提高图像分类通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最优 训练 深度 学习 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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