[发明专利]一种适用于单目3D目标检测任务的半监督学习方法有效
| 申请号： | 202210166805.8 | 申请日： | 2022-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN114581350B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 李骏;杨磊;张新钰;王力;吴新刚 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/11;G06T7/12;G06T11/40;G06V10/762;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 张建纲 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种适用于单目3D目标检测模型的半监督学习方法，所述方法包括：基于标注数据训练初始教师模型，根据得到的教师模型进行面向数据库的伪标签生成和基于合成图像的学生模型训练，将本轮次训练所得到的学生模型作为下一轮次的教师模型，如此迭代进行多轮次训练直至达到训练要求，得到训练好的学生模型即为单目3D目标检测模型；在训练中采用目标边界框位置不确定度估计方法过滤噪声伪标签，进一步提升半监督训练效果。本发明利用额外的无标签数据，有效提升单目3D目标检测相关算法的精度指标；提出了一种目标边界框位置不确定度估计方法，用于有效过滤噪声伪标签，进一步提升半监督学习的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 适用于 目标 检测 任务 监督 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学，未经清华大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210166805.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
