物品識(shí)別方法、裝置以及存儲(chǔ)介質(zhì)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202010259970.9 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113496241A 公開(kāi)（公告）日 2021-10-12
申請(qǐng)公布號(hào) CN113496241A 申請(qǐng)公布日 2021-10-12
分類(lèi)號(hào) G06K9/62;G06K9/46;G06N3/08;G06N3/04 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張杰;沈燮勇;杜瓏;樓彤彤 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 浙江省公眾信息產(chǎn)業(yè)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 中國(guó)貿(mào)促會(huì)專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 代理人 方亮
地址 310012 浙江省杭州市華星路99號(hào)創(chuàng)業(yè)大廈8樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本公開(kāi)提供了一種物品識(shí)別方法、裝置以及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中的方法包括：構(gòu)建用于進(jìn)行物品檢測(cè)的密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)模型；其中，密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)模型包括：卷積層模塊、密集連接卷積模塊、全局平均池化模塊和識(shí)別分類(lèi)模塊；獲取與物品相對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練圖像，根據(jù)訓(xùn)練圖像生成訓(xùn)練樣本，基于訓(xùn)練樣本對(duì)密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；使用訓(xùn)練好的密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行物品檢測(cè)，輸出物品識(shí)別結(jié)果。本公開(kāi)的方法、裝置以及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)用在多個(gè)場(chǎng)景，使用密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)模型能夠減少訓(xùn)練樣本的數(shù)量，可以提高模型訓(xùn)練的速度，減少訓(xùn)練時(shí)間，能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別物品，并具有模型尺寸較小等優(yōu)點(diǎn)。