摘要
本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于小样本的工程图纸识别模型的训练方法及装置,该方法包括:对工程图纸集合分类得到多个图纸样本组合;分析每一图纸样本组合得到图纸分析结果;根据所有图纸分析结果,筛选出满足小样本类别条件的第一图纸样本组合;将第一图纸样本组合输入至自编码结构模型中进行重构得到第二图纸样本组合,并将第一图纸样本组合及第一图纸样本组合作为新的第一图纸样本组合,对工程图纸集合进行更新,得到目标工程图纸集合;将目标工程图纸集合输入至机器学习模型中进行训练,得到工程图纸识别模型。可见,实施本发明能够提高工程图纸识别模型的训练准确性,有利于提高工程图纸识别模型的识别准确性及识别效率。
技术关键词
工程图纸识别
样本
编码结构
标签算法
机器学习模型
格式
可执行程序代码
计算机存储介质
编码器
训练装置
图像处理技术
解码器
重构模块
图像增强
系统为您推荐了相关专利信息
预测网络模型
精子DNA碎片
形态
融合深度学习
非暂态计算机可读存储介质
阈值预测方法
后退火工艺
激光损伤阈值
训练集
YAG透明陶瓷
神经网络模型
前馈神经网络
生成训练数据
物理
计算机可执行指令
电机磁瓦
表面缺陷检测方法
表面图像数据
注意力
图像增强模型