[发明专利]一种多人多模态感知数据自动标记和互相学习方法在审
| 申请号： | 202010958882.8 | 申请日： | 2020-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN112215257A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 张兰;李向阳;郑达人;宋年卉 | 申请（专利权）人： | 德清阿尔法创新研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 陈琦;陈继亮 |
| 地址： | 313200 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种多人多模态感知数据自动标记和互相学习方法，包括：步骤1，对数据进行时钟对齐，去噪等预处理；步骤2，融合各个模态模型结果对数据流进行切分；步骤3，当场景中包含有多人信息时，同时利用人的静止状态和运动状态两种信息来进行数据实体对齐；步骤4，利用我们设计的一种对多模态数据预测融合机制对数据段进行自动标记；步骤5，利用自动标记的数据提升各个模态的理解模型的能力。这里为了保证更新后模型的能力，我们评估了自动标记数据的质量，即只选择质量高的数据去更新模型。该方法利用多模态数据内在的关联，可以实现多模态数据的自动切分，标注，得到有标记的数据段，并进一步提升模型能力，有助于推动数据理解相关研究。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多人多 感知 数据 自动 标记 互相 学习方法 | ||
【主权项】：
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