基于少样本度量学习的衣着样式判别方法和装置
实质审查的生效
摘要

本发明实施例涉及目标检测技术领域,公开了一种基于少样本度量学习的衣着样式判别方法和装置。该方法包括:其包括离线训练步骤和在线检测步骤,其中:离线训练步骤包括:步骤1,构建样本数据集和衣着样式判别模型;步骤2,挑选正支持集图像、负支持集图像以及训练样本图像,对衣着样式判别模型进行训练,得到训练后的衣着样式判别模型;在线检测步骤包括:步骤3,从不同角度拍摄多张标准工作服样式图像,构成参考集图像;步骤4,获取实时监控图像,并将参考集图像和监控图像分别送入训练后的衣着样式判别模型的第一输入端和第二输入端,判别衣着是否符合要求。实施本发明实施例,可以对具有少量样本的新衣着进行判别是否符合要求。

基本信息
专利标题 :
基于少样本度量学习的衣着样式判别方法和装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114359793A
申请号 :
CN202111572462.7
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-12-21
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
刘健欣黎颖易满成彭政刘晶俞思帆黄薇蓉李卓坚姜伟朱明华张连源
申请人 :
广东电网有限责任公司广州供电局
申请人地址 :
广东省广州市天河区天河南二路2号
代理机构 :
广州智斧知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
孔德超
优先权 :
CN202111572462.7
主分类号 :
G06V20/40
IPC分类号 :
G06V20/40  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  G06V20/52  G06V10/764  G06V10/774  
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20211221
2022-04-15 :
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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