面向AI算法的外观专利图像数据集
作为一种工业产权的外观专利在产业振兴中起着重要作用。外观专利采用的洛迦诺分类标准不支持图像分类，而 AI 算法直接在洛迦诺分类标准图像数据集并不能有效提升分类精度。因此，对外观专利审查员来说，外观专利的分类检索具有相当大的挑战。为此，本文提出先领域、再功能、后视觉的四级外观专利图像分类新标准，在此分类标准基础上构建了 Patent-MNIST 外观专利标准测试集。利用典型的 AI 算法来测试验证，结果表明，VGG19 等经典算法在 Patent-MNIST 数据集中的分类准确度比直接使用洛迦诺分类标准数据集有显著的性能提升。同时，在本文的分类标准数据集的基础上，还需要进一步地针对外观专利来改进算法。
- 2021-04-26
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