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训练用于跑冒滴漏检测的全连接分类网络的方法及装置

摘要

本发明实施例提供的训练用于跑冒滴漏检测的全连接分类网络的方法及装置,涉及图像识别技术领域,解决现有技术中在待检测跑冒滴漏目标在图像中是动态变化的情况下,出现的检测速度慢以及检测精度低的问题。根据一个实施例,该方法包括:使用样本图像通过迁移学习确定网络参数;根据网络参数初始化卷积神经网络和区域建议网络;根据区域建议网络训练卷积神经网络;根据训练后的卷积神经网络优化区域建议网络;以及根据样本图像的样本特征图和样本图像的候选边界框训练全连接分类网络;其中,样本图像的候选边界框是通过优化后的区域建议网络提取的。

著录项

  • 公开/公告号CN109712140B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201910002906.X

  • 申请日2019-01-02

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/13(20170101);G06T7/70(20170101);G06K9/32(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11463 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人安卫静

  • 地址 017000 内蒙古自治区鄂尔多斯市东胜区富兴北路18号

  • 入库时间 2022-08-23 11:30:15

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