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- [发明专利]灰度控制系统-CN202310363125.X在审
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李俊江;许敦义;刘云剑;曾福华;崔宇童;刘肖宇
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阿里巴巴(中国)有限公司
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2023-03-30
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2023-08-01
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H04L41/0803
- 本说明书实施例提供灰度控制系统,其中所述系统包括:边缘节点以及灰度控制节点;所述灰度控制节点,被配置为获取灰度发布任务的任务信息,所述任务信息包括:至少一个灰度批次的批次信息、所述至少一个灰度批次分别对应的边缘节点信息和调度策略信息,根据所述至少一个灰度批次的批次信息,分批次地为对应的边缘节点设置对应的调度策略,监测所述至少一个灰度批次分别对应的边缘节点的调度策略执行状态,记录所述至少一个灰度批次分别对应的边缘节点的调度策略执行状态信息。从而控制灰度发布的幅度,保证稳定性。通过监测灰度批次分别对应的边缘节点的调度策略执行状态信息,从而及时地监测到边缘节点执行灰度发布的状态。
- 灰度控制系统
- [发明专利]一种基于全自动学习的目标检测方法-CN202010004236.8有效
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朱鹏飞;刘肖宇;胡清华
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天津大学
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2020-01-03
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2021-05-14
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G06K9/62
- 本发明公开了一种基于全自动学习的目标检测方法,所述方法包括:利用预处理后的小规模的人工标注数据集,使用深度神经网络进行模型的训练,使用Imagenet数据集训练的模型进行微调,获取深度模型;利用深度模型对原始大规模图像数据集伪标注的部分进行推理预测,进行非极大值抑制后去掉同一目标重复的预测,按类别分别存储预测结果的边界框及其置信度;通过自监督伪标注和主动学习样本选择,联合学习深度神经网络预测的信息熵和分歧度,根据权重对未标记的样本进行排序,将伪标签分配给排名靠前的高置信度样本。本发明目的是解决在实际场景下,常用目标检测标注人力成本过高,训练模型迁移性和适应能力差的问题。
- 一种基于全自动学习目标检测方法
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