细粒度图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN201910751900.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110647912A | 公开（公告）日 | 2020-01-03 |
| 申请公布号 | CN110647912A | 申请公布日 | 2020-01-03 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）; G06N3/04（2006.01）; G06N3/08（2006.01） | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 罗茜; 张斯尧; 谢喜林; 王思远; 黄晋; 文戎; 张诚 | 申请（专利权）人 | 深圳久凌软件技术有限公司 |
| 代理机构 | 长沙德恒三权知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 深圳久凌软件技术有限公司 |
| 地址 | 518000 广东省深圳市福田区梅林街道梅丰社区梅华路105号多丽工业区科技楼11层1104房 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种细粒度图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明中公开的方法包括：获取图像样本，并对图像分类属性进行标注；构建双线性卷积神经网络模型，将所述图像样本导入所述双线性卷积神经网络模型中训练，并获得细粒度图像识别模型；从排序和所属类别两个方面对所述细粒度图像识别模型进行约束；通过所述细粒度图像识别模型对待识别图像进行分类识别；本发明提出的方法，通过训练双线性卷积神经网络细粒度识别模型对图形进行分类，2个并联的卷积神经网络CNN A和卷积神经网络CNN B可以同时完成区域检测和特征提取，在节省人力成本的同时，提高了分类识别的准确率。 |
