[发明专利]一种基于主动标注的鲁棒深度图像分类模型训练方法在审
| 申请号： | 202210135383.8 | 申请日： | 2022-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN114187452A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 黄圣君;周慧 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/30 | 分类号： | G06V10/30;G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于主动标注的鲁棒深度图像分类模型训练方法。包括：一、收集大量的无标注图像集合和少量已标注训练图像数据集合；二、对已标注图像集中的每一个图像增添噪声扰动，得到含噪标注图像集；三、将含噪标注图像集作为训练集，初始化图像分类模型；四、对未标注图像集中每张图像进行多次扰动，计算每张未标注图像的价值评分S。五、对评分S排序，得到相应的用户反馈；六、更新已标注图像集L和未标注图像集，并更新预测模型；七、返回步骤四或结束并输出预测模型f。本发明通过主动学习技术，自动选择高效用图像标注，在提升模型鲁棒性的同时，能最大限度地降低用户的标注代价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主动 标注 深度 图像 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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