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摘要
本发明提供了一种基于注意力机制和度量学习的菜品识别方法,包括以下步骤：S1、建立模板特征检索库,经过训练后的度量学习网络模型提取每个类别模板图片的特征向量；S2、输入单个菜品图像,切割出菜品图像中所有单个菜品子图,存放在特征检索库中；S3、通过度量学习模型提取单个菜品图像的特征向量,与模板特征检索库的所有特征向量进行余弦相似度计算,比较两两特征向量的距离,取其中与输入图像相似度最高的模板类作为当前菜品的类别。采用度量学习的框架,使网络能够开放式的识别新菜品,只需要事先在模板特征库中增加新菜品类别模板图片的特征,就能够识别新菜品,而不需要增加训练来微调网络模型,减少操作。
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