图像标志点识别模型训练方法和装置
实质审查的生效
摘要
本申请提供一种图像标志点识别模型训练方法和装置，通过获取多张训练图像，而各张训练图像包含多个标记点，各标记点具有原始坐标。针对每张训练图像，基于高斯金字塔结构获得该训练图像的多张不同分辨率的图像块，并获得各图像块对应的特征图。将各特征图导入构建的多层神经网络模型，基于各特征图中的标记点的原始坐标以及模型输出的坐标信息构建的损失函数对模型进行训练，直至损失函数达到收敛时，得到基于多层神经网络模型训练得到的识别模型。本申请通过高斯金字塔结构可得到多张不同分辨率的图像块，使得模型可以学习到不同分辨率的图像的特征信息，进而可以提高后续在应对不同分辨率的图像识别的准确性。
基本信息
专利标题 ：
图像标志点识别模型训练方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114266948A
申请号 ：
CN202111541593.9
公开（公告）日 ：
2022-04-01
申请日 ：
2021-12-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
牛建伟杜东峰蒋亦然李青锋宋广瀛许天民
申请人 ：
北京航空航天大学杭州创新研究院
申请人地址 ：
浙江省杭州市滨江区长河街道创慧街18号
代理机构 ：
北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
戴尧罡
优先权 ：
CN202111541593.9
主分类号 ：
G06V10/82
IPC分类号 ：
G06V10/82 G06V10/42 G06V10/26 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/82
申请日 : 20211216
申请日 : 20211216
2022-04-01 ：
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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