一種車輛細粒度識別的方法及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201911248378.2 申請日 -
公開（公告）號 CN111126459A 公開（公告）日 2020-05-08
申請公布號 CN111126459A 申請公布日 2020-05-08
分類號 G06K9/62;G06K9/20;G06N3/04 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 張斯堯;羅茜;王思遠;蔣杰;張誠;李乾;謝喜林;黃晉 申請（專利權(quán)）人 深圳久凌軟件技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 長沙德恒三權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理事務所（普通合伙） 代理人 深圳久凌軟件技術(shù)有限公司
地址 518000 廣東省深圳市福田區(qū)梅林街道梅豐社區(qū)梅華路105號多麗工業(yè)區(qū)科技樓11層1104房
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于多重注意力機制與區(qū)域特征約束相結(jié)合的車輛細粒度識別的方法及裝置，所述方法包括：構(gòu)建多注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并對所述多注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預訓練；對訓練數(shù)據(jù)集進行多尺度區(qū)域信息標注，得到第一訓練數(shù)據(jù)集；基于改進的包圍盒約束算法和海倫約束算法對第一訓練數(shù)據(jù)集進行處理，得到第二訓練數(shù)據(jù)集；采用所述第二訓練數(shù)據(jù)集訓練多注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的目標參數(shù)的參數(shù)值，得到訓練之后的多注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。本發(fā)明相比于現(xiàn)有技術(shù)，減少了需預先標注圖像類別或選框標注對象位置的工作量，節(jié)省成本，提高了效率。