双向表征自主迭代网络下高表征迁移的中文图像识别方法
公开
摘要
本发明涉及中文图像识别技术领域，具体公开了一种双向表征自主迭代网络下高表征迁移的中文图像识别方法，首先对采集的不同自然场景下的英文图片和中文图片进行预处理，以增强训练时的图像数据的特征；然后通过双向表征自主迭代网络对英文数据集提取英文文本特征并生成相应的特征权重参数矩阵；进一步使用特征权重参数矩阵权重矩阵对中文识别网络模型进行初始化，从而加快微调模型性能提高的速度；以及将英文文本特征迁移到中文识别网络模型中，与根据中文数据集得到的中文文本特征相融合，生成新的中文文本特征参与下次卷积，依次类推，从而保证中文训练时特征的多样性，实现高表征迁移，识别率、运算速度、稳定性、鲁棒性显著提高。
基本信息
专利标题 ：
双向表征自主迭代网络下高表征迁移的中文图像识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581912A
申请号 ：
CN202210267314.2
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
利节吴仙海张祥颜定江吴瑞杜忠凯覃锐黄晓薇
申请人 ：
重庆科技学院
申请人地址 ：
重庆市沙坪坝区大学城东路20号
代理机构 ：
重庆敏创专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
黄梅
优先权 ：
CN202210267314.2
主分类号 ：
G06V30/10
IPC分类号 ：
G06V30/10 G06V10/20 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 ：
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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