摘要
本发明涉及垃圾识别技术领域,具体涉及一种基于概念知识图谱的垃圾识别方法:本技术方案通过引入常见图像类别与垃圾图像之间的层次关系以及现有的常见图像识别数据进行垃圾图像分类,能有效地缓解现有方法的标注数据稀缺性问题;同时利用常见图像类别与垃圾图像类别之间的层次关系知识图谱,借助图神经网络的结构化嵌入表征技术,能够有效提升垃圾图像识别模型参数的估计精度,进而大大提升有限垃圾图像标注数据下的垃圾图像识别性能。
技术关键词
垃圾识别方法
图像类别
概念
深度学习模型
图像识别模型
知识图谱语义信息
垃圾识别技术
训练集数据
阶段
网络
表征技术
语义向量
注意力机制
互联网
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深度学习模型
浅水湖泊
影像
反射率
随机森林模型
变电站设备
图像采集设备
终端设备
预置位
图像识别算法
自动识别系统
智能识别模块
号码
自动识别方法
数据采集模块
快速识别方法
神经网络结构
光电探测器
调制器
超网络
解译方法
深度学习模型训练
地质雷达
坐标校准
瞬变电磁技术