基于分类树构造的细粒度图像多分类方法和装置
实质审查的生效
摘要
本申请提出了一种基于分类树构造的细粒度图像多分类方法，涉及计算机视觉技术领域，其中，该方法包括：收集多分类图像数据，划分为训练集和验证集；基于训练集和验证集构造多类别的二叉树拓扑结构；在二叉树的每个非叶结点训练二分类模型；获取待预测的图像数据，输入到二叉树结构中逐层二分类直至叶结点，得到图像对应的最终类别。采用上述方案的本申请能够降低细粒度多分类的难度从而提高分类精度。
基本信息
专利标题 ：
基于分类树构造的细粒度图像多分类方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332527A
申请号 ：
CN202111415287.0
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-11-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
徐枫唐瑞杰
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
单冠飞
优先权 ：
CN202111415287.0
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/762 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20211125
申请日 : 20211125
2022-04-12 ：
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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