[发明专利]一种动态选择策略的主动样本挖掘的物体检测系统及方法有效
| 申请号： | 201810623849.2 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN109034190B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 林倞;王可泽;王青;严肖朋;陈子良 | 申请（专利权）人： | 拓元（广州）智慧科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 511455 广东省广州市南沙区丰泽东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种动态选择策略的主动样本挖掘的物体检测系统及方法，所述系统包括：样本获取单元，用于获取少量标注样本和海量未标注样本；模型建立及初始化单元，用于建立深度学习物体检测模型，并利用少量的标注过的样本初始化深度学习物体检测模型；自学习单元，用于引入自学习课程指导自学习过程挖掘海量未标注样本中的高置信度样本自动进行伪标注；主动学习单元，用于引入主动学习课程指导主动学习过程挖掘海量未标注样本中的低置信度样本进行人工标注；双重对偶课程约束单元，通过引入双重对偶课程指导选择策略在自学习过程和主动学习过程中实现无缝切换；模型训练单元，用于将选择的伪标注样本和人工标注的样本训练模型以提升模型性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 动态 选择 策略 主动 样本 挖掘 物体 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种动态选择策略的主动样本挖掘的物体检测系统，包括：样本获取单元，用于获取少量标注样本和海量未标注样本；模型建立及初始化单元，用于建立深度学习物体检测模型，并利用少量的标注过的样本初始化所述深度学习物体检测模型；自学习单元，用于引入自学习课程指导自学习过程挖掘海量未标注样本中的高置信度样本自动进行伪标注；主动学习单元，用于引入主动学习课程指导主动学习过程挖掘海量未标注样本中的低置信度样本进行人工标注；双重对偶课程约束单元，通过引入双重对偶课程指导选择策略在自学习过程和主动学习过程中实现无缝切换；模型训练单元，用于将选择的伪标注样本和人工标注的样本训练模型以提升模型性能。
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