[发明专利]一种利用深度学习重新标注数据集的方法在审
| 申请号： | 202110486297.7 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113221991A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 杨航;杨淑爱;黄坤山 | 申请（专利权）人： | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州科沃园专利代理有限公司 44416 | 代理人： | 马盼 |
| 地址： | 528200 广东省佛山*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种利用深度学习重新标注数据集的方法，包括获取多标签训练数据集，所述多标签训练数据集的包含类别与目标数据集相同；搭建分类模型，并将所述分类模型在所述多标签训练数据集上进行训练；对目标数据集进行随机裁剪图像增强，并将训练好的分类模型用于目标数据集，得到多标签标注数据集三个步骤，本发明修改原始分类器模型，在数据集上得到像素级标签。相比于知识蒸馏方法，当使用随机裁剪策略时，知识蒸馏每次都要重新计算得到一个新的特征映射，而本方法对每一张图都对应一个像素级的标签映射，裁剪后的图像只需根据这个标签映射做相应的调整即可得到标签信息，省时省力，效果显著。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 深度 学习 重新 标注 数据 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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