[发明专利]一种基于自学习数据的目标检测方法在审
| 申请号： | 202011450601.4 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112686282A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 侯峦轩;马鑫;孙哲南;赫然 | 申请（专利权）人： | 天津中科智能识别产业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300457 天津市滨海新区天津经济技*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于自学习数据的目标检测方法，包括以下步骤：首先将图像形成图像块后进行建立模型，并将搜索数据增强序列建模为类别分布与伯努利分布问题，通过类别分布确定如何选择子序列，通过伯努利分布选择子序列内的图像增强操作；最后采用可微分的近似交叉优化得到自学习的数据增强序列；通过设立的自动数据增强的图模型，将参数传入目标检测模型当中，形成训练数据。本发明旨在自学习自动增加数据可变性，从而以更好的泛化能力训练深度网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自学习 数据 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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