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本发明公开了一种图像识别模型的训练方法,应用于人工智能技术领域,用于解决目前的训练方法在对图像识别模型进行训练时对GPU资源的占用率高的技术问题。本发明提供的方法包括:通过图像识别模型的多通道卷积层将样本图像转换为多通道特征图;按照预设的通道比例将多通道特征图拆分为初始特征图和第一特征图;将第一特征图输入至图像识别模型的主干网络进行前向传播得到中间特征图;将中间特征图与初始特征图进行拼接得到训练样本特征图;将训练样本特征图输入至图像识别模型的全连接层,得到训练样本特征图的映射类别;以样本图像所属
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113361581 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110606145.6
(22)申请日 2021.05.26
(71)申请人 中国
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