龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明属于计算机视觉、迁移学习和龙井茶品质检测技术领域，公开了一种基于深度特征和TrAdaBoost的龙井茶品质鉴别方法，包含如下步骤：步骤1：领域划分与数据集标注；步骤2：图像感兴趣区域提取、标准化与增强化；步骤3：训练深度学习模型，构建特征提取器；步骤4：构建实例迁移TrAdaBoost模型；步骤5：使用测试集评估模型分类效果。本发明充分利用相关联的源域数据集提供的信息，利用深度神经网络和强泛化性和实力样本间的相似性，构建迁移学习模型。模型能够实现目标任务小样本情况下的龙井茶品质鉴别。该方法消耗时间和算力少，效率高，节约大量标注成本和人力物力，为龙井茶品质自动化识别增加了应用场景。
主权项：1.一种基于深度特征和TrAdaBoost的龙井茶品质鉴别方法，其特征在于，包含如下步骤：步骤1：领域划分与数据集标注；步骤2：图像感兴趣区域提取、标准化与增强化；步骤3：训练深度学习模型，构建特征提取器；步骤4：构建实例迁移TrAdaBoost模型；步骤5：使用测试集评估模型分类效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于深度特征和TrAdaBoost的龙井茶品质鉴别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号