模型訓練方法、使用方法、相關(guān)裝置及存儲介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010221116.3 申請日 -
公開（公告）號 CN113449750A 公開（公告）日 2021-09-28
申請公布號 CN113449750A 申請公布日 2021-09-28
分類號 G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 馮昊楠;楚夢蝶;童星 申請（專利權(quán)）人 順豐科技有限公司
代理機構(gòu) 深圳紫藤知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 遠明
地址 518000廣東省深圳市南山區(qū)學府路（以南）與白石路（以東）交匯處深圳市軟件產(chǎn)業(yè)基地1棟B座6-13層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請公開了一種模型訓練方法、使用方法、相關(guān)裝置及存儲介質(zhì)，其中，標志特征提取模型訓練方法包括：獲取標志的第一樣本數(shù)據(jù)集；將第一樣本數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)模型中進行訓練，生成第一標志特征提取模型；獲取標志的第二樣本數(shù)據(jù)集；根據(jù)第二樣本數(shù)據(jù)集和第一標志特征提取模型進行小樣本訓練，得到第二標志特征提取模型。本申請在現(xiàn)有技術(shù)對不常見標志的分類識別準確率低，效果差基礎(chǔ)上，通過包括不常見的目標標志類型的圖像樣本數(shù)據(jù)的兩個不同樣本數(shù)據(jù)集，依次進行模型訓練，生成標志特征提取模型，在不增加數(shù)據(jù)集成本的基礎(chǔ)上，充分利用小樣本訓練集進行訓練，達到更高分類識別精度和快速響應(yīng)的目的，同時兼顧了模型的可擴展性。