[发明专利]一种基于主动学习的抽烟检测数据标注方法有效
| 申请号： | 202310042572.5 | 申请日： | 2023-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN116071624B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 刘鹏;张真;张堃;王美民;江兴斌 | 申请（专利权）人： | 南京云创大数据科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/778 | 分类号： | G06V10/778;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/52;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/091 |
| 代理公司： | 南京中盟科创知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32279 | 代理人： | 孙丽君 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市秦淮区永*** | 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学习的抽烟检测数据标注方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、通过网络采集抽烟数据和香烟数据，并利用YOLOv7进行预训练得到初代模型；步骤S2、将初代模型部署至实际场景中，通过摄像头采集实际图像，并对初代模型进行测试；步骤S3、根据初代部署模型得到的预测结果，通过主动学习策略对样本进行筛选；步骤S4、将筛选的样本通过数据标注员进行针对性标注，重新训练下一代模型，并重复执行步骤S1至步骤S4。本发明为标注数据和模型迭代提供了新的模式，有效地降低数据标注时间，降低了数据标注员的标注成本和提成迭代模型的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主动 学习 抽烟 检测 数据 标注 方法 | ||
【主权项】：
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