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申请/专利权人：河北引潮者科技服务有限公司
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的模型匹配方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：接收来自采集设备所采集的第一采集数据；对第一采集数据进行预处理，并将预处理后的图像制作为标准数据集，该标准数据集包括训练集、验证集和测试集；选用第一网络模型对标准数据集进行训练，并在训练过程中调整训练参数；对第一网络模型进行微调，弥补调整参数过程中产生的性能损失。在本申请的技术方案实施过程中，通过对第一采集数据进行预处理，并将预处理后的图像制作为标准数据集，该标准数据集包括训练集、验证集和测试集，然后选用第一网络模型对标准数据集进行训练，并在训练过程中调整训练参数，实现模型的轻量化改进，进而提高模型的匹配效果。
主权项：1.一种基于深度学习的模型匹配方法，其特征在于：该方法包括：接收来自采集设备所采集的第一采集数据，该第一采集数据包括至少两个区域的人员图像；对第一采集数据进行预处理，并将预处理后的图像制作为标准数据集，该标准数据集包括训练集、验证集和测试集；选用第一网络模型对标准数据集进行训练，并在训练过程中调整训练参数；对第一网络模型进行微调，弥补调整参数过程中产生的性能损失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北引潮者科技服务有限公司 一种基于深度学习的模型匹配方法及系统
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