[发明专利]一种基于脉冲迁移学习的办公设备识别方法有效
| 申请号： | 202110741347.1 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113553917B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 解修蕊;刘贵松;占求港;黄鹂;谢卓凯;邓文杰 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06T7/13;G06T5/50;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/096;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 朱丹 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于脉冲迁移学习的办公设备识别方法，根据迁移学习任务，将干净背景、高分辨率、无噪音的有标注的办公设备图像作为源域，实际场景下采集的不同噪声及分辨率的图像作为目标域；初始化脉冲神经网络参数，得到初始状态的迁移学习网络模型；将源域和目标域转换为脉冲形式的图片，输入至初始状态的迁移学习网络模型中，并正向传播；根据域迁移损失以及分类损失，使用Adamax优化器进行整个网络的训练，直到模型收敛或达到最大迭代次数，得到训练好的迁移学习网络模型；保存训练好的迁移学习网络模型，将目标域的全部样本输入导训练好的迁移学习网络模型中，预测得到最终的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉冲 迁移 学习 办公设备 识别 方法 | ||
【主权项】：
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