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- [发明专利]基于半监督学习自动标注工业产品外观缺陷图像的方法-CN202010804831.X在审
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张云;郭飞;刘家欢;黄志高;周华民;李德群
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华中科技大学
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2020-08-12
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2020-11-06
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G06T7/00
- 一种基于半监督学习自动标注工业产品外观缺陷图像的方法，包括下列步骤：(a)采集产品外观缺陷图像构建数据集；(b)分离数据集中的已知标签数据图像和未知标签数据图像，使用已知标签数据图像构建训练集；(c)构建深度卷积神经网络分类模型并在已知标签训练集上训练，学习缺陷的深度特征；(d)训练过的深度卷积网络分类模型作为自动标注模型对未知标签数据进行标注，为其打上伪标签；(e)从伪标签数据中抽取预定量的数据并入已知标签数据构成的训练集中，组成新的训练集；(f)使用新训练集继续训练自动标注模型，训练后的模型对并入训练集中的伪标签数据进行重新标注，将其转换为新的已知标签数据；(g)重复步骤(e)和步骤(f)直至将伪标签数据全部标注为已知标签数据。本发明具有纹理特征、小波特征等更抽象，鲁棒性更好；对未知标签数据能进行自动标注，以及高效、准确，可以极大地降低人工标注成本的优点。
- 基于监督学习自动标注工业产品外观缺陷图像方法
- [发明专利]一种基于WTLBert的多标签文本分类的优化方法-CN202210132465.7在审
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丁皓;孙知信;孙哲;赵学健;宫婧;胡冰;汪胡青
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南京邮电大学
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2022-02-14
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2022-06-17
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G06F16/35
- 本发明提供一种基于WTLBert的多标签文本分类的优化方法，将文本训练集进行分词，每一个训练文本的词数量控制在510个词之内，为每一个文本初始化嵌入向量；对所有文本训练集中标注好的标签，按照标签之间的语义关系构建标签森林，将语义相近的标签，划分到森林中同一棵树中，随后对森林中出现相同枝叶的树进行剪枝；根据构建好的标签森林为每个标签初始化嵌入向量；根据构建好的标签森林生成标签相关权重矩阵；根据F‑Attention计算每个标签最终的嵌入向量；将标签嵌入向量和文本初始化嵌入向量输入WTLBert模型中，WTLBert模型通过12个Transformer编码器以及12个WTL编码器迭代训练得到聚合嵌入向量，该向量不仅考虑到了文本上下文的语义关系，同时还兼顾了文本内容与标签之间的语义关系；最终将聚合向量输入到分类网络得到多标签分类结果。
- 一种基于wtlbert标签文本分类优化方法
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