[发明专利]基于弱监督学习的用户定制化目标检测方法、系统和存储介质有效
| 申请号： | 202011497649.0 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112613548B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 郑伟诗;罗京 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/40;G06N3/0464;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于弱监督学习的用户定制化目标检测方法、系统及存储介质，方法包括下述步骤：构建目标检测架构，包括客户端和服务端；在客户端上传训练所需的图像数据和图像类别标注数据，服务端根据标注类别数构建WSDDN‑PCL弱监督目标检测模型；服务端使用用户上传的图像和标注数据训练弱监督目标检测模型，训练好的模型保存在服务端；在客户端上传需要检测的图像数据，服务端加载训练好的目标检测模型，并对用户上传的图像数据进行检测，将检测结果存储在服务端；用户从服务端下载检测结果，完成目标检测任务。本发明的方法可以定制化地从线上图库中爬取数据并训练目标检测模型，并将复杂的计算过程放到服务器进行，同时满足易用性和快速性的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 用户 定制 目标 检测 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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