一种车辆属性识别模型的训练方法、系统及相关设备
基本信息
| 申请号 | CN202110808544.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113313079A | 公开（公告）日 | 2021-08-27 |
| 申请公布号 | CN113313079A | 申请公布日 | 2021-08-27 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王嫄;温刚;李超彦;杨巨成;闫潇宁 | 申请（专利权）人 | 深圳市安软慧视科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳君信诚知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 刘伟 |
| 地址 | 518000广东省深圳市龙华新区龙华办事处清祥路清湖工业园宝能科技园7栋A座6楼ACDF | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明适用于计算机视觉应用领域，提供了一种车辆属性识别模型的训练方法、系统及相关设备，所述方法具体包括：获取图片，并标记属性标签；构建包括卷积层组、随机失活层、属性分类层、全连接层和损失函数层的车辆属性识别模型；将图片输入模型，通过卷积层组得到第一特征向量；将第一特征向量输入随机失活层，得到第二特征向量，同时，将图片通过所述属性分类层分类得到分类图片集合；将第二特征向量输入全连接层，得到第三特征向量；将第三特征向量和分类图片集合作为损失函数层的输入计算损失函数值，并进行参数优化，从而完成迭代；重复完成至少20次迭代，得到最终的模型。本发明利用多标签方法提升了车辆属性识别模型的识别精度。 |
