龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：西北大学
申请日：2024-02-21
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118038156A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/32;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明提供了一种基于RegNet的馆藏青铜器分类识别方法，该方法按照以下步骤进行：步骤一，整理与划分青铜器图像数据集；步骤二，数据集数据增强与尺寸归一化；步骤三，搭建RegNet网络；步骤四，迁移训练RegNet网络模型：步骤五，馆藏青铜器分类识别。本发明首次将RegNet网络应用到青铜器图像识别领域，并应用迁移学习微调的方式，提高了青铜器图像分类的准确度。本发明利用迁移学习技术实现了RegNet模型快速且有效的训练。
主权项：1.一种基于RegNet的馆藏青铜器分类识别方法，其特征在于，该方法按照以下步骤进行：步骤一，整理与划分青铜器图像数据集：收集、整理与清洗青铜器图像数据集，然后划分训练集、测试集以及验证集；步骤二，数据集数据增强与尺寸归一化：以图像数量最多的类的青铜器图像为准，对数量少于该类图像三分之一的青铜器图像类别进行数据增强；数据增强后，再将青铜器图像尺寸归一化；步骤三，搭建RegNet网络；步骤四，迁移训练RegNet网络模型：基于RegNet在ImageNet数据集上已经预训练好的模型，利用迁移学习技术在青铜器图像数据集上重新训练并进行微调参数；步骤五，馆藏青铜器分类识别：将待分类青铜器图像输入到经过步骤四训练好的RegNet模型中，得到馆藏青铜器的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种基于RegNet的馆藏青铜器分类识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号