[发明专利]一种基于一致性约束的半监督目标检测方法有效
| 申请号： | 202110286708.8 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112926673B | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 王好谦;王颢涵 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/25;G06T7/73;G06N3/0464;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 王震宇 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于一致性约束的半监督目标检测方法，包括如下步骤：对训练集进行数据增强，得到重构训练集；构造任意基于深度学习的目标检测模型；在每一轮训练中，在每一个训练批次内，同时将训练集中采样的图像和重构训练集中对应的重构图像输入模型网络，计算原始图像预测结果与原始图像的真值标签的误差，并计算原始图像与重构图像间的一致性误差，将两误差加权求和，作为模型训练的总误差；使用批次梯度下降的方法更新参数；利用训练好的网络对输入图像进行目标检测，得到输入图像中的目标的位置和类别。与传统的全监督目标检测模型相比，本申请可使用数量更少的人工标注达到相当的性能，或使用同样数量的标签与更多的无标签图像达到更好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 一致性 约束 监督 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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