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申请/专利权人：有米科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种用于图像性别分类的神经网络训练方法及装置，该方法包括：将训练图像集输入至特征提取网络模型进行特征提取，以得到图像轮廓特征信息；将所述训练图像集输入至第一性别分类网络模型，以得到图像性别特征信息；将所述图像轮廓特征信息与所述图像性别特征信息进行融合，得到图像融合特征信息；将所述图像融合特征信息输入至第二性别分类网络模型进行训练，直到收敛，得到目标神经网络模型；所述目标神经网络模型用于对输入图像的性别进行分类。可见，本发明可以提高后续训练得到的网络模型的性别分类精确度，同时相对于现有的性别分类网络模型训练方法，本发明中的模型复杂大大降低，收敛速度更快，人力物力成本更低。
主权项：1.一种用于图像性别分类的神经网络训练方法，其特征在于，所述方法包括：使用数据增强算法对训练图像集进行处理，以得到包括更多训练图像的训练图像集，将所述训练图像集输入至特征提取网络模型进行特征提取，以得到图像轮廓特征信息；将所述训练图像集输入至第一性别分类网络模型，以得到图像性别特征信息；将所述图像轮廓特征信息与所述图像性别特征信息进行融合，得到图像融合特征信息；将所述图像融合特征信息输入至第二性别分类网络模型进行训练，直到收敛，得到目标神经网络模型；所述目标神经网络模型用于对输入图像的性别进行分类；以及，所述使用数据增强算法对训练图像集进行处理，以得到包括更多训练图像的训练图像集，包括：对训练图像集中的一个或多个训练图像的颜色信息进行变换，以得到包括更多训练图像的训练图像集，其中，对颜色信息进行变换的方式包括随机交换颜色通道，以及随机改变特定通道的特征值大小中的一种或两种的组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 有米科技股份有限公司 用于图像性别分类的神经网络训练方法及装置
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