公开(公告)号：CN115049913A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210758373.X

申请日：2022-06-29

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 蒋树强 ,  陈恭巍 ,  宋新航 ,  王博瀚

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种训练场景图像分类模型的方法，所述模型包括卷积神经网络、类别激活图模块，所述方法包括：S1、获取多个原始场景图像并组成原始场景图像数据集，其中，每个原始场景图像对应有场景分类标签；S2、对每个原始场景图像进行掩盖处理来获得其对应的修改图像，并将原始场景图像的场景分类标签作为其对应修改图像的场景分类标签，将原始场景图像与其对应修改图像组成图像对，所有的图像对组成训练集；S3、采用训练集将模型训练至收敛。本发明使得场景图像分类模型去探索了更多的大聚焦区域，提高了场景分类效果。