公开(公告)号：CN112200260B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202011116242.9

申请日：2020-10-19

Applicant: 厦门大学

Inventor： 严严 ,  许友泽 ,  王菡子

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于丢弃损失函数的人物属性识别方法，涉及基于内容的图像识别。首先设计基于ResNet‑50的深度卷积神经网络，然后设计丢弃损失函数中包含的离群样本丢弃策略，计算梯度值，选择性丢弃梯度值大于一定阈值的样本权重，再设计丢弃损失函数中包含的样本加权丢弃策略，选择性丢弃其梯度值最小的一部分样本，通过对样本加权的方式来平衡其正负类别的样本的分布，最后将训练样本集中的图像放进基于ResNet‑50的深度卷积神经网络计算得到总体损失，并利用反向传播算法进行端到端的训练，利用训练好的模型进行多属性识别，神经网络输出的特征即为识别结果。性能卓越，可有效识别图片中的多个属性，在平衡精度标准上有明显优势。

公开(公告)号：CN112200260A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202011116242.9

申请日：2020-10-19

Applicant: 厦门大学

Inventor： 严严 ,  许友泽 ,  王菡子

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于丢弃损失函数的人物属性识别方法，涉及基于内容的图像识别。首先设计基于ResNet‑50的深度卷积神经网络，然后设计丢弃损失函数中包含的离群样本丢弃策略，计算梯度值，选择性丢弃梯度值大于一定阈值的样本权重，再设计丢弃损失函数中包含的样本加权丢弃策略，选择性丢弃其梯度值最小的一部分样本，通过对样本加权的方式来平衡其正负类别的样本的分布，最后将训练样本集中的图像放进基于ResNet‑50的深度卷积神经网络计算得到总体损失，并利用反向传播算法进行端到端的训练，利用训练好的模型进行多属性识别，神经网络输出的特征即为识别结果。性能卓越，可有效识别图片中的多个属性，在平衡精度标准上有明显优势。