从单品示例中进行基于原型的分类器学习方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种从单品示例中进行基于原型的分类器学习方法，包括以下步骤：从单品示例中生成基于原型的分类器，包括背景分类器；利用背景类的得分进行鉴别性重排；在生成产品候选框之前，进行多标签学习，对各类产品在结账图像中的共现关系进行建模，得到相应损失对网络进行约束。本发明利用基于原型的分类器来缓解单品示例和结账图像间的域差异，开发了鉴别性的重新排序模块以增强分类器的鉴别能力，同时使用多标签识别损失，对产品在结账图像中的共现关系建模。本发明可以广泛应用于自动结账、目标检测等领域。
基本信息
专利标题 ：
从单品示例中进行基于原型的分类器学习方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114549890A
申请号 ：
CN202111675503.5
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈昊魏秀参肖亮
申请人 ：
南京理工大学
申请人地址 ：
江苏省南京市孝陵卫200号
代理机构 ：
南京理工大学专利中心
代理人 ：
陈鹏
优先权 ：
CN202111675503.5
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06K9/62 G06Q30/06
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-05-27 ：
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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