wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/wanzutao/classfication/8.jpg 获取PyTorch框架的ResNet50模型(\*.onnx),并转换为昇腾AI处理器能识别的模型(\*.om)。 设置如下两个环境变量减少atc模型转换过程中使用的进程数,减小内存占用 export TE_PARALLEL_COMPILER=1 export MAX_COMPILE_CORE_...
广联达申请图纸识别模型的增量训练专利,能实现图纸数据的精准识别和模型的增量训练 金融界2023年12月27日消息,据国家知识产权局公告,广联达科技股份有限公司申请一项名为“一种图纸识别模型的增量训练方法、装置、设备和介质“,公开号CN117292393A,申请日期为2022年6月。 专利摘要显示,本发明公开了一种图纸识别模型的增...
海康威视的方案通过在本地对现有图像识别模型进行有效的增量训练,来提升整体的识别准确性。具体而言,首先对模型进行变换,然后利用新获得的训练图像在专家网络和特定的门控网络上进行训练。这一过程不仅提高了增量训练的效率,还能确保图像识别模型的性能达到一定的下限,意味着无论何种情况下,识别准确率都不会低于某一预设...
金融界2023年12月27日消息,据国家知识产权局公告,广联达科技股份有限公司申请一项名为“一种图纸识别模型的增量训练方法、装置、设备和介质“,公开号CN117292393A,申请日期为2022年6月。 专利摘要显示,本发明公开了一种图纸识别模型的增量训练方法,所述方法包括:获取用于训练初始图纸识别模型的初始训练集;其中,所述初...
本发明提供一种基于增量学习的图像分类模型训练方法,所述图像分类模型包括特征提取网络和分类器,所述方法包括对图像分类模型进行多阶段训练直至图像分类模型的准确率达到预设准确率要求,每个阶段训练后获得一个该阶段对应的图像分类模型,每个阶段使用不同类别的图像数据集,每个图像数据集中包含多个图像以及图像对应的分类标签...
1.本发明涉及计算机视觉领域,具体来说,涉及计算机视觉领域中的图像分类领域,更具体地说,涉及一种基于增量学习的图像分类模型训练方法及分类方法。 背景技术: 2.作为计算机视觉领域的颠覆性技术,深度学习广泛应用于图像处理领域中,在人脸识别、自动驾驶、医疗影像处理等民用领域的应用取得了显著成功。其中,智能目标识别是...
在自动学习项目中,每训练一次,将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 来自:帮助中心 查看更多 → 什么是园区智能体 低时延的...
专利摘要显示，本申请提供了一种用于有限模型空间的目标检测增量学习方法、设备及介质，属于图像处理及人工智能技术领域。该方法将待识别图像分别输入预先训练的教师模型及预先训练的增量目标检测模型；基于教师模型的第一输出结果及预设归一化指数函数，确定第一输出结果对应各分类类别的教师分类标签值。基于增量目标检测模型...
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研究结果表明,该方法无需重新训练,能够高效地学习持续新增的多样性局放数据;在不同规模的新数据集下均具有较好的效果;计算资源占用低,有利于实现边缘智能终端上模型的部署与维护,表现出较好的可推广性。 本工作成果发表在2023年第5期《电工技术学报》,论文标题为“结合知识蒸馏和图神经网络的局部放电增量识别方法”。