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使用机器学习模型来对图像进行分类

摘要

用于使用机器学习模型来对图像进行分类的系统和方法。所述方法中的一种包括:获得用于训练所述机器学习模型的训练数据,其中,所述机器学习模型被配置成处理输入图像以针对每个输入图像生成嵌入空间中的预测点;从针对所述训练数据中的训练图像的标签数据,确定所述对象类别中的每一个对象类别的相应的数字嵌入,其中,任何两个对象类别的数字嵌入之间的所述嵌入空间中的距离反映所述两个对象类别的视觉共现的程度;以及在所述训练数据上训练所述机器学习模型。本说明书中描述的所述系统可有效地执行多标签、大规模多类别图像分类,其中类的数目大(数千或数万)并且其中每个图像通常属于应该全部被适当地识别的多个类别。

著录项

  • 公开/公告号CN109564575A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 谷歌有限责任公司;

    申请/专利号CN201780047055.X

  • 发明设计人 弗朗索瓦·肖莱;

    申请日2017-07-14

  • 分类号

  • 代理机构中原信达知识产权代理有限责任公司;

  • 代理人李佳

  • 地址 美国加利福尼亚州

  • 入库时间 2024-02-19 08:55:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/583 申请日:20170714

    实质审查的生效

  • 2019-04-02

    公开

    公开

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