图像分类和标记
授权
摘要

训练图像分类模型的方法包括获得与标签相关联的训练图像,其中标签中的两个或更多个标签与每个训练图像相关联,并且其中两个或更多个标签中的每个标签对应于图像分类类。该方法还包括使用深度卷积神经网络将训练图像分类为一个或多个类,以及将训练图像的分类与关联于训练图像的标签进行比较。该方法还包括基于训练图像的分类与关联于训练图像的标签的比较来更新深度卷积神经网络的参数。

基本信息
专利标题 :
图像分类和标记
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN109196514A
申请号 :
CN201780020533.8
公开(公告)日 :
2019-01-11
申请日 :
2017-02-01
授权号 :
CN109196514B
授权日 :
2022-05-10
发明人 :
桑德拉·莫萨贝桑·希瓦帕兰
申请人 :
西-奥特私人有限公司
申请人地址 :
澳大利亚昆士兰州
代理机构 :
北京世峰知识产权代理有限公司
代理人 :
卓霖
优先权 :
CN201780020533.8
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06N3/02  G06T1/40  
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IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
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G06K
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G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-10 :
授权
2019-02-12 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20170201
2019-01-11 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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