摘要
本发明提供一种电力巡检图像数据长尾效应消除方法及装置,属于数据处理技术领域。该方法包括:获取长尾图像训练数据集;其中,长尾图像训练数据集包括多个类别的电力巡检图像样本;基于经过小样本增量学习的电力巡检图像识别模型确定各个类别的电力巡检图像样本的相似性;基于各个类别的电力巡检图像样本的相似性,确定每个类别对应的损失函数权重;基于长尾图像训练数据集、每个类别对应的损失函数权重和损失函数,更新电力巡检图像识别模型的参数,得到消除长尾效应的电力巡检图像识别模型。本发明能够提高整体识别准确率,消除模型中的长尾效应。
技术关键词
电力巡检图像
图像识别模型
长尾效应
消除方法
样本
加权损失函数
特征提取器
滑动窗口
数据处理技术
分类器
参数
度量
模块
指标
算法
系统为您推荐了相关专利信息
样本
混合器模块
负荷预测模型
时序预测模型
历史负荷数据
图像分割方法
K均值聚类算法
全卷积网络
混合损失函数
标签