一种模型训练方法和图像处理方法
公开
摘要
本申请提供一种模型训练方法和图像处理方法，用于改善使用深度学习网络对待检测图像进行图像处理的精度较低的问题。该方法包括：对图像识别神经网络进行训练，获得图像识别模型，图像识别神经网络是由至少一个卷积基本模块构建的，卷积基本模块包括：第一卷积层和第二卷积层，第一卷积层的卷积核尺寸大于第二卷积层的卷积核尺寸，且第一卷积层的输入和第二卷积层的输入是相同的。在上述方案的实现过程中，通过有效地结合了具有较大感受野的大卷积核以及具有较小感受野的小卷积核的各自优势，从而使得结合大卷积核和小卷积核构建的图像识别神经网络能够有效提高图像处理的精度。
基本信息
专利标题 ：
一种模型训练方法和图像处理方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627341A
申请号 ：
CN202210101539.0
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
丁霄汉张祥雨
申请人 ：
北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司;深圳旷视金智科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区西三旗建材城内建中路12幢一层1268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 ：
董艳芳
优先权 ：
CN202210101539.0
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06K9/62 G06N3/08 G06N3/04
法律状态
2022-06-14 ：
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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