[发明专利]一种基于半监督学习的垃圾图像分类算法在审
| 申请号： | 202211451997.3 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN116310475A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 曾明;刘佳哲;李思颖;李元昊;钟舒桐;王湘晖 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种适用于大规模垃圾数据分析的半监督垃圾图像分类算法。该算法分为预处理阶段和有标签与正式处理阶段。预处理阶段的主要目的是得到预测分布列表，而正式处理阶段的主要目的是通过三个主要步骤提升模型性能。其中三个主要步骤分别为：根据预热阶段得到的分布预测列表计算无标签样本的采样概率，并通过采样概率选择每次迭代的无标签样本；定义适应样本不均衡问题的类别学习难度标准，并根据该标准计算无标签样本损失的前置系数；根据样本学习难度的不同，动态调整损失权重。该算法综合考虑样本不均衡问题以及不同类别、不同样本之间学习难度的差异，在大规模半监督垃圾图像数据集上取得了优异的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 垃圾 图像 分类 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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