摘要
本发明公开了一种融合数据增强和深度学习的印章识别方法,包括:获取印章图像,并对印章图像进行识别与标注;对标注的印章图像进行数据增强,得到增强后的图像数据并将其划分训练集、验证集和测试集;构建ViT深度学习模型,ViT深度学习模型用于对印章图像进行识别,采用训练集训练ViT深度学习模型并采用验证集进行验证得到训练后的ViT深度学习模型,最后采用测试集对训练后的ViT深度学习模型的性能进行评价选出性能符合要求的ViT深度学习模型;采用得到的ViT深度学习模型对待识别的印章图像进行识别。本发明解决了训练集数据缺乏的情况下难以对神经网络模型进行充分训练的问题,以实现对印章图像的准确识别。
技术关键词
深度学习模型
印章识别方法
前馈神经网络
图像块
注意力机制
图像采集模块
样本
编码器
对比度
识别印章
亮度
训练集数据
神经网络模型
红色
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监测预警方法
预警模型
环境监测数据
重构误差
网络模块
花生荚果
掩膜
图像拍摄设备
图像增强
深度学习语义分割
识别模型训练方法
大语言模型
训练样本集
科技
信息编码器
神经网络模型
无人机
海洋
文本编码器
图像编码器