[发明专利]一种目标检测训练样本筛选方法有效
| 申请号： | 202110093092.2 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112418362B | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 宋志龙 | 申请（专利权）人： | 浙江啄云智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州市滨*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种目标检测训练样本筛选方法，利用训练过程中得到的不同阶段的模型检测训练集数据中的目标，得到每个图像样本在不同阶段的模型M上的检测结果。对每个图像样本在不同阶段模型的检测结果进行筛选，获取完全遗忘样本和部分遗忘样本。通过模型代替人工去分析数量庞大的目标检测数据集中的噪音样本，节省了人力且消除了人为筛选数据的主观影响，提高了利用深度学习方法执行目标检测任务的效率以及准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 检测 训练 样本 筛选 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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