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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种基于元学习器融合模型的中餐智能识别方法及装置。所述方法通过制作的中餐菜品训练数据训练菜品初始分类模型，通过训练完成后获得的菜品分类模型识别中餐菜品图像。其中，菜品初始分类模型包括残差网络、稠密连接网络、聚合残差变换网络和元学器。在训练过程中，通过残差网络、稠密连接网络和聚合残差变换网络分别提取中餐菜品图像的特征，预测获得对应的预测结果，并利用上述三个网络的预测结果训练元学习器。本申请实施例中的方法，避免了单模型的特征侧重影响，无需对各模型手动设置权重参数，且元学习器可以自动平衡上述三个网络的参数，能有效地结合各模型的优势，达到更高的识别精度。
主权项：1.一种基于元学习器融合模型的中餐智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：制作中餐菜品训练数据；所述中餐菜品训练数据包括中餐菜品图像和对应标记；构建菜品初始分类模型，所述菜品初始分类模型包括残差网络、稠密连接网络、聚合残差变换网络和元学器；通过所述残差网络、所述稠密连接网络和所述聚合残差变换网络分别提取所述中餐菜品图像的特征，预测获得残差网络预测结果、稠密连接网络预测结果和残差变换网络预测结果；利用所述残差网络预测结果、所述稠密连接网络预测结果和所述残差变换网络预测结果训练所述元学习器，获得菜品分类模型；利用所述菜品分类模型识别中餐菜品图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 基于元学习器融合模型的中餐智能识别方法及装置
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