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1. WO2020114119 - PROCÉDÉ D'ENTRAÎNEMENT DE RÉSEAU INTER-DOMAINE ET PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE D'IMAGE INTER-DOMAINE

Numéro de publication WO/2020/114119
Date de publication 11.06.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2019/112492
Date du dépôt international 22.10.2019
CIB
G06K 9/62 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
Déposants
  • 深圳光启空间技术有限公司 SHENZHEN KUANG-CHI SPACE TECH. CO. LTD [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 刘若鹏 LIU, Ruopeng
  • 栾琳 LUAN, Lin
  • 赵盟盟 ZHAO, Mengmeng
Données relatives à la priorité
201811500433.807.12.2018CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) CROSS-DOMAIN NETWORK TRAINING METHOD AND CROSS-DOMAIN IMAGE RECOGNITION METHOD
(FR) PROCÉDÉ D'ENTRAÎNEMENT DE RÉSEAU INTER-DOMAINE ET PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE D'IMAGE INTER-DOMAINE
(ZH) 一种跨域网络训练及图像识别方法
Abrégé
(EN)
The present invention relates to a cross-domain network training method and a cross-domain image recognition method. The cross-domain network training method comprises the following steps: S1: inputting sample data of a first domain and a second domain into a deep neural network, and training the sample data of the first domain and the second domain, such that the deep neural network has a classification capability on the first domain and the second domain, respectively; S2: eliminating an inter-domain statistical distribution difference, such that the first domain and the second domain have similar statistical distribution characteristics; S3: carrying out training, for enhancing internal aggregation, on the first domain and the second domain; and S4: storing a training result that meets a pre-set condition. According to the present invention, even in the case where data has different statistical distribution characteristics, an image can also be correctly recognized.
(FR)
La présente invention concerne un procédé d'entraînement de réseau inter-domaine et un procédé de reconnaissance d'image inter-domaine. Le procédé d'entraînement de réseau inter-domaine comprend les étapes suivantes : S1 : entrer des données d'échantillon d'un premier domaine et d'un second domaine dans un réseau neuronal profond, et entraîner les données d'échantillon du premier domaine et du second domaine, de telle sorte que le réseau neuronal profond présente une capacité de classification sur le premier domaine et le second domaine, respectivement ; S2 : éliminer une différence de distribution statistique inter-domaine, de telle sorte que le premier domaine et le second domaine présentent des caractéristiques de distribution statistique similaires ; S3 : effectuer un entraînement, afin d'améliorer l'agrégation interne, sur le premier domaine et le second domaine ; et S4 : stocker un résultat d'entraînement qui satisfait une condition prédéfinie. Selon la présente invention, même dans le cas où des données ont différentes caractéristiques de distribution statistique, une image peut également être correctement reconnue.
(ZH)
本发明涉及一种跨域网络训练及图像识别方法,该跨域网络训练方法包括以下步骤:S1:向深度神经网络输入第一域和第二域的样本数据,对所述第一域和第二域的样本数据进行训练,使得所述深度神经网络在第一域和第二域上各自具有分类能力;S2:消除域间统计分布差异,使得第一域和第二域具有相近的统计分布特性;S3:对第一域和第二域进行加强内聚集的训练;S4:对符合预设条件的训练结果进行保存。本发明即使在数据具有不同的统计分布特性的情况下,也能够正确地识别图像。
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