垃圾图片的识别方法、装置及设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202011418624.7
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-07-24
申请人：
完美世界（北京）软件科技发展有限公司

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著录项信息

专利名称	垃圾图片的识别方法、装置及设备
申请号	CN202011418624.7	申请日期	2020-07-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-16	公开/公告号	CN112508094A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	完美世界（北京）软件科技发展有限公司	申请人地址	北京市海淀区上地东路1号院5号楼7层701-14 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	完美世界（北京）软件科技发展有限公司	当前权利人	完美世界（北京）软件科技发展有限公司
发明人	张伟望;刘炎;覃建策;田本真;陈邦忠
代理机构	北京中强智尚知识产权代理有限公司	代理人	黄耀威

摘要

本申请公开了一种垃圾图片的识别方法、装置及设备，涉及图像识别技术领域。其中方法包括：首先基于确定的深度学习模型，选取前预设数量层参数作为基础网络，并在基础网络之后构建浅层分类网络；然后冻结基础网络的参数，利用垃圾图片训练集训练浅层分类网络；若根据浅层分类网络训练更新后的参数判定网络收敛，则解冻基础网络的参数，并利用小于预设阈值的学习率，对基础网络和浅层分类网络的所有参数进行预设个数的全量数据的训练，以调整基础网络之前冻结的参数，得到目标深度学习模型；最后利用目标深度学习模型进行图片分类，以确定待识别图片是否为垃圾图片。本申请可自动化实现垃圾图片的分类识别，可提高垃圾图片的识别效率和准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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