[发明专利]基于半监督学习的固废检测模型构建方法及固废检测方法在审
| 申请号： | 202211612143.9 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN115965838A | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 刘洋;王思瑜;勾鹏;欧阳宁雷;聂维;周天宇;张学鹏;王朋 | 申请（专利权）人： | 南湖实验室 |
| 主分类号： | G06V10/778 | 分类号： | G06V10/778;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/0895;G06N3/094 |
| 代理公司： | 浙江永鼎律师事务所 33233 | 代理人： | 卢玮杨 |
| 地址： | 314001 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的固废检测模型构建方法和固废检测方法，固废检测模型包括生成器和判别器，生成器基于输入的有标签影像特征图和无标签影像特征图输出预测结果，判别器基于生成器的预测结果和相应影像特征图的真实标签输出一致性判别结果，基于有标签影像特征图和无标签影像特征图的样本集组合，通过判别器与生成器的对抗训练使判别器学习到预测结果与真实标签的判别知识，生成器学习到基于输入的影像特征图识别固废目标的能力。通过半监督学习机制综合生成器和判别器提取未标记数据信息，采用融合损失来规范训练实现像素级预测，对标签的低需求量使其具有较高的应用价值和推广性，可有效提高现有方法的召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 检测 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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