一种车辆细粒度识别的方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN201911248378.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111126459A | 公开（公告）日 | 2020-05-08 |
| 申请公布号 | CN111126459A | 申请公布日 | 2020-05-08 |
| 分类号 | G06K9/62;G06K9/20;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张斯尧;罗茜;王思远;蒋杰;张诚;李乾;谢喜林;黄晋 | 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 | 本发明公开了一种基于多重注意力机制与区域特征约束相结合的车辆细粒度识别的方法及装置，所述方法包括：构建多注意力卷积神经网络模型，并对所述多注意力卷积神经网络模型进行预训练；对训练数据集进行多尺度区域信息标注，得到第一训练数据集；基于改进的包围盒约束算法和海伦约束算法对第一训练数据集进行处理，得到第二训练数据集；采用所述第二训练数据集训练多注意力卷积神经网络模型的目标参数的参数值，得到训练之后的多注意力卷积神经网络模型。本发明相比于现有技术，减少了需预先标注图像类别或选框标注对象位置的工作量，节省成本，提高了效率。 |
