[發明專利]神經網絡的訓練方法、基于神經網絡的分類方法及其裝置

在審

• 申請號: 201910091607.8
• 申請日: 2019-01-30
• 公開（公告）號: CN111507362A
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 李政昕;吳懷恩
• 申請（專利權）人: 中強光電股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 王瓊先

1.一種監督式訓練裝置，適用于訓練神經網絡，其特征在于，所述監督式訓練裝置包括儲存單元以及處理器，其中：

所述儲存單元儲存多個模塊；以及

所述處理器耦接所述儲存單元，并且存取及執行所述儲存單元中的所述多個模塊，其中所述多個模塊包括抽樣模塊、貼標模塊以及訓練模塊，其中

所述抽樣模塊自第一資料集中抽樣出第一圖像和第二圖像；

所述貼標模塊響應于第一控制指令而對所述第一圖像進行注記以產生第一注記圖像，并且根據所述第一注記圖像以及所述第二圖像產生標簽資料，其中所述第一控制指令相關于使用者對所述第一圖像與所述第二圖像的選擇；以及

所述訓練模塊根據所述標簽資料訓練所述神經網絡。

2.根據權利要求1所述的訓練裝置，其特征在于，其中：

所述第一資料集對應于第一物件及相異于所述第一物件的第二物件、所述第一圖像對應于所述第一物件和所述第二物件的其中之一，并且所述第二圖像對應于所述第一物件和所述第二物件的其中之一。

3.根據權利要求1所述的訓練裝置，其特征在于，所述神經網絡接收參考圖像以及受測圖像，并且根據所述參考圖像對所述受測圖像進行分類以產生所述受測圖像的分類結果。

4.根據權利要求3所述的訓練裝置，其特征在于，其中所述參考圖像對應于所述第一物件和所述第二物件的其中之一，并且所述受測圖像對應于所述第一物件和所述第二物件的其中之一。

5.根據權利要求3所述的訓練裝置，其特征在于，所述受測圖像的所述分類結果相關于所述參考圖像及所述受測圖像的瑕疵程度差異。

6.根據權利要求5所述的訓練裝置，其特征在于，所述參考圖像調整所述神經網絡的漏檢率和誤判率的至少其中之一。

7.一種監督式訓練方法，適用于訓練神經網絡，其特征在于，所述訓練方法包括：

自第一資料集抽樣出第一圖像和第二圖像；

響應于第一控制指令而對所述第一圖像進行注記以產生第一注記圖像，其中所述第一控制指令相關于使用者對所述第一圖像與所述第二圖像的選擇；

根據所述第一注記圖像以及所述第二圖像產生標簽資料；以及

根據所述標簽資料訓練所述神經網絡。

8.根據權利要求7所述的訓練方法，其特征在于，

所述第一資料集對應于第一物件及相異于所述第一物件的第二物件、所述第一圖像對應于所述第一物件和所述第二物件的其中之一，并且所述第二圖像對應于所述第一物件和所述第二物件的其中之一。

9.根據權利要求8所述的訓練方法，其特征在于，所述監督式訓練方法還包含：

自所述第一資料集抽樣出第三圖像，其中所述第三圖像對應于所述第一物件和所述第二物件的其中之一；

自第二資料集抽樣出第四圖像，其中所述第四圖像對應于第三物件；

響應于第二控制指令而對所述第三圖像及所述第四圖像的其中之一進行注記以產生第二注記圖像，且未被注記的另一圖像則作為未注記圖像；

根據所述第二注記圖像及所述未注記圖像產生第二標簽資料；

根據所述第二標簽資料訓練所述神經網絡。

10.根據權利要求9所述的訓練方法，其特征在于，

所述第二資料集對應于相異于所述第一物件及所述第二物件的第三物件、所述第三圖像對應于所述第一物件和所述第二物件的其中之一，并且所述第四圖像對應于所述三物件。