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申请/专利权人：熠芯(宁波)智能科技有限公司
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212431A
主分类号：G06V10/44
分类号：G06V10/44;G06N3/0495;G06N3/082;G06N3/042
优先权：["20230331 CN 2023103383866"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本申请提供图片特征提取方法、图片特征提取模型的训练方法及电子设备，方法包括：获取原始的神经网络模型；确定待优化权重矩阵；对所述待优化权重矩阵中所有矩阵元素对应的权重值进行排序，得到第一权重值排序队列；基于设定的单次权重优化比例，从所述第一权重值排序队列中筛选出权重值接近与0的矩阵元素，并将筛选的矩阵元素的权重值修改为0，以及确定权重值修改为0的矩阵元素在所述待优化权重矩阵的位置并为所有的该位置分配相同的第一标记值；确定所述权重值保持不变的矩阵元素在所述待优化权重矩阵的位置并为所有的该位置分配相同的第二标记值以生成第一优化权重矩阵并得到训练完成的神经网络模型对所述待处理图片进行特征提取。
主权项：1.一种图片特征提取方法，其特征在于，包括：获取原始的神经网络模型，并按照如下步骤对所述神经网络模型进行模型压缩，以得到待训练神经网络模型：确定神经网络模型中参与第i次压缩处理的待优化权重矩阵；对所述待优化权重矩阵中所有矩阵元素对应的权重值进行排序，得到第一权重值排序队列；基于设定的单次权重优化比例，从所述第一权重值排序队列中筛选出权重值接近与0的矩阵元素，并将筛选的矩阵元素的权重值修改为0，以及确定权重值修改为0的矩阵元素在所述待优化权重矩阵的位置并为所有的该位置分配相同的第一标记值；保持剩余矩阵元素的权重值不变，并确定所述权重值保持不变的矩阵元素在所述待优化权重矩阵的位置并为所有的该位置分配相同的第二标记值；根据分配的所述第一标记值和第二标记值，生成第一标记值矩阵；根据所述第一标记值矩阵以及所述待优化权重矩阵，生成第一优化权重矩阵；将图像样本集输入到所述待训练神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型并将其作为图片特征提取模型；获取待处理图片，并将所述待处理图片输入到所述图片特征提取模型中，以对所述待处理图片进行特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 熠芯(宁波)智能科技有限公司 一种图片特征提取方法、图片特征提取模型的训练方法及电子设备
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