摘要
本申请公开了一种模型的训练方法和装置、存储介质及电子装置,其中,上述方法包括:在第一训练集中确定第二训练集,其中,所述第二训练集中包括:多个第一图像;分别提取每个第一图像对应的前景图像,并将每个第一噪声图像添加至所述每个第一图像对应的前景图像中,以生成第三训练集;根据所述第一训练集和所述第三训练集训练目标模型。通过上述方法,可以解决相关技术中由于故障图像样本远远少于正常图像样本,导致的深度学习图像识别模型的训练精度低的问题。
技术关键词
噪声图像
训练集
分割器
深度学习图像识别
电子装置
像素点
图像语义分割
噪声发生器
训练装置
网络结构
存储器
计算机
处理器
坐标
样本
模块
参数
程序
精度
系统为您推荐了相关专利信息
反演模型
长短期记忆网络
植被
反演方法
反射率数据
分类识别模型
信息评估方法
麻醉深度评估
采集脑电信号
频段
叶片振动监测方法
散斑图像
特征提取单元
风电机叶片
立体数字图像
训练集数据
动态特征选择
交互特征
混凝土桥梁裂缝
桥梁病害检测
分析方法
分析图像数据
指标
训练样本数据
直方图均衡化算法