[发明专利]一种产品分类模型的训练方法和相关装置在审
| 申请号： | 202211726536.2 | 申请日： | 2022-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN116958724A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 杨思骞;徐程明;王亚彪;汪铖杰 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/776;G06V10/764;G06V10/82;G06T7/00 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 刘莹 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 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： | 本申请公开一种产品分类模型的训练方法和相关装置，对多个无标注样本产品图像数据进行两次预测得到每个无标注样本产品图像数据分别对应的预测标签和第一预测结果，基于预测标签和第一预测结果的一致性将多个无标注样本产品图像数据划分至第一样本产品图像数据集和第二样本产品图像数据集。基于第一样本产品图像数据集构建用于消除预测标签中噪声的标签校准损失函数，并基于标签校准损失函数训练产品分类模型。基于第二样本产品图像数据集构建用于校正特征偏差的特征一致性损失函数，并基于特征一致性损失函数训练产品分类模型。对不同分类难度的样本产品图像数据集采用不同训练策略，提高产品分类模型的区分能力，进而提高其分类结果的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 产品 分类 模型 训练 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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