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一种基于关键点的图像分类模型训练方法及终端
申请人信息
- 申请人:深圳金三立视频科技股份有限公司
- 申请人地址:518000 广东省深圳市龙华区龙华街道清湖社区雪岗北路306号胜立工业园J栋101-5层整栋
- 发明人: 深圳金三立视频科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于关键点的图像分类模型训练方法及终端 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410004010.6 |
| 申请日 | 2024/1/3 |
| 公告号 | CN117523320A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 深圳金三立视频科技股份有限公司 |
| 发明人 | 梁浩; 朱志发 |
| 地址 | 广东省深圳市龙华区龙华街道清湖社区雪岗北路306号胜立工业园J栋101-5层整栋 |
摘要文本
本发明公开一种基于关键点的图像分类模型训练方法及终端，获取图像数据集和对应的关键点数据集，基于关键点数据集构建对应的关键点特征矩阵集，通过对关键点特征矩阵集和图像数据集构建关键点掩码和图像掩码，从数据上对两种不同的数据集进行区分；同时，通过关键点特征矩阵集与图像数据集对预设的分类模型进行合并训练，使得分类模型在进行训练的过程中，分类模型能够有效提取关键点附近的特征，从而提高对图像分类的精确度。此外，基于数据集对应的掩码对分类模型进行训练，使得分类模型能够同时包含图像分类结果和关键点检测结果，实现无需舍弃关键点检测结果。 专利查询网
专利主权项内容
1.一种基于关键点的图像分类模型训练方法，其特征在于，包括步骤：获取图像数据集以及与所述图像数据集相对应的关键点数据集；根据所述关键点数据集生成对应的关键点热力图，并基于所述关键点热力图构建关键点特征矩阵集；分别对所述关键点特征矩阵集和图像数据集构建对应的数据集掩码；根据所述数据集掩码、所述关键点特征矩阵集以及所述图像数据集对预设的分类模型进行训练，得到最优图像分类模型。