图像分类模型的训练方法及图像分类方法
基本信息
| 申请号 | CN202111459523.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113869464B | 公开（公告）日 | 2022-03-18 |
| 申请公布号 | CN113869464B | 申请公布日 | 2022-03-18 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘国清;杨广;王启程;郑伟;张孟华;杨国武 | 申请（专利权）人 | 深圳佑驾创新科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市倡创专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 罗明玉 |
| 地址 | 518049广东省深圳市福田区梅林街道梅都社区中康路136号深圳新一代产业园1栋401 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种图像分类模型的训练方法，包括：将第一图像划分为若干子集，第一图像为有标签图像；构建若干合集，每一合集包括一一对应的验证集和训练集，每一合集中，验证集为若干子集中的一个子集，训练集包括第二图像集和若干子集中的其余子集，第二图像集中的第二图像为无标签图像；将每一训练集分别输入若干对学生网络和教师网络，并获取相应的输出结果；根据输出结果更新学生网络的第一参数和教师网络的第二参数；将相对应的验证集中的第一图像输入学生网络并获取相应的验证结果，并根据验证结果选取最优学生网络；以及将若干最优学生网络作为图像分类模型。本发明技术方案有效解决了有标签图像数据量小导致图像分类模型准确度不高的问题。 |
