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[发明专利]一种基于领域自适应的协同训练方法-CN202010778786.5有效
发明人：李冠彬;赵赣龙 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于领域自适应的协同训练方法，利用其中一方的高置信度输出对另一方进行训练，对两方输出置信度均低的候选区域利用最大化分类器差异方法进行处理；另外，在骨干网络的特征对齐上，利用了RPN的输出，用以计算特征图上每个点的前景概率，对前景概率较大的区域，在特征对齐时给予更大的权重；实现提高模型在无标签领域上的目标检测能力，降低目标检测模型对标注数据的需求，减轻对人力资源的依赖。
一种基于领域自适应协同训练方法

[发明专利]一种样本处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210023563.7在审
发明人：李冠彬;赵赣龙;张津津;柴振华;魏晓林 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种样本处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，旨在确定无标注样本是分布内样本或者是离群样本。所述方法包括：对样本池中多个无标注样本进行聚类，得到多个无标注样本簇，并确定多个无标注样本簇各自的聚类中心；根据多个有标注样本各自的特征表示，确定多个标注标签各自的特征表示中心；根据多个无标注样本簇各自的聚类中心与多个标注标签各自的特征表示中心的距离，从多个无标注样本簇各自的聚类中心中确定出分布内聚类中心，以及离群聚类中心；将分布内聚类中心对应的无标注样本簇内的各个无标注样本，确定为分布内样本，以及将离群聚类中心对应的无标注样本簇内的各个无标注样本，确定为离群样本。
一种样本处理方法装置电子设备存储介质