基本信息:
- 专利标题： 一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法
- 申请号：CN202311308831.0 申请日：2023-10-10
- 公开(公告)号：CN117333738B 公开(公告)日：2025-04-22
- 发明人： 程学旗 , 李琳 , 郭嘉丰 , 廖华明 , 邱强
- 申请人： 中国科学院计算技术研究所
- 申请人地址： 北京市海淀区中关村科学院南路6号
- 专利权人： 中国科学院计算技术研究所
- 当前专利权人： 中国科学院计算技术研究所
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区中关村科学院南路6号
- 代理机构： 北京泛华伟业知识产权代理有限公司
- 代理人： 王博; 王勇
- 主分类号： G06V10/774
- IPC分类号： G06V10/774 ; G06V10/764 ; G06V10/40
摘要：
本发明实施例提供了一种图像分类模型训练方法，该方法包括：S1、获取包括多个图像样本的原始图像数据集及其对应的特征矩阵；S2、对原始图像数据集对应的特征矩阵进行降维处理，并将降维处理后的特征矩阵进行高斯建模以获得特征矩阵中每个特征值的高斯分布；S3、基于步骤S2中每个特征值的高斯分布对其依次进行高斯采样，以使高斯采样所得的所有特征值构成新的特征矩阵，并基于新的特征矩阵生成新的图像数据集；S4、采用新的图像数据集和原始图像数据集构成增强图像训练集训练图像分类模型至收敛。该方法提高了图像分类模型在少样本情况下的性能。
公开/授权文献:
- CN117333738A 一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法 公开/授权日：2024-01-02