一种面向口红质检的迁移学习目标检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种面向口红质检的迁移学习目标检测方法，属于深度学习目标检测技术领域。一种面向口红质检的迁移学习目标检测方法，以YOLO v5网络结构为基础，对网络结构进行优化，更具体说，包括有口红数据集的构建方法、目标检测模型YOLO v5X网络结构、引入迁移学习方法；本发明能够有效地提高口红缺陷检测的泛化性能，有效降低了目标检测模型对于数据量的需求。
基本信息
专利标题 ：
一种面向口红质检的迁移学习目标检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114549476A
申请号 ：
CN202210171447.X
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王海峰吕建豪郑杭彬蒋文波
申请人 ：
上海可明科技有限公司
申请人地址 ：
上海市闵行区凯德商务楼1607-1609室
代理机构 ：
北京保识知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
姚天健
优先权 ：
CN202210171447.X
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
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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