[发明专利]基于双重一致性自集成学习的半监督评估方法及评估系统在审
| 申请号： | 202011568233.3 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112669330A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 张立箎;霍加宇;薛忠;沈定刚;王乾 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N20/20;G06N7/00 |
| 代理公司： | 上海世圆知识产权代理有限公司 31320 | 代理人： | 陈颖洁;王佳妮 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于双重一致性自集成学习的半监督评估方法及评估系统。基于双重一致性自集成学习的半监督评估系统包括双重一致性平均教师框架模块、注意力损失函数模块以及注意力一致性损失函数模块；本发明设计了一个自集成学习框架，该框架由具有相同结构的学生网络和教师网络组成；并且设计了一种新的基于注意力机制的损失函数，以获得准确的注意力区域结果；通过在病变分类和定位中对注意力进行双重一致性约束，这两个网络可以逐渐优化注意力分布并提高彼此的性能，而训练仅依赖于部分标记的数据并遵循半监督训练的方式，并不需要大量带有标注的数据，所花费的成本低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双重 一致性 集成 学习 监督 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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