[发明专利]一种基于标签概率序列的高鲁棒性深度道路提取方法有效
| 申请号： | 202110787335.2 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113435394B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 赫晓慧;李盼乐;郭晓宇;高亚军 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州科维专利代理有限公司 41102 | 代理人： | 李天霞 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 一种基于标签概率序列的高鲁棒性深度道路提取方法，本发明提出了一种新的SDL框架，引入标签概率序列学习DCNN的道路提取任务，其中标签概率序列由前端学习DCNN获得，可以提供丰富的真实的标签信息来纠正错误标签和稳健地学习DCNN；基于标签概率序列，提出了一种自适应标签校正来提高噪声数据集的质量；同时，开发了一种基于标签概率序列不确定性的噪声修正损失函数，以利用改进的数据集稳健地学习DCNN；对两个具有挑战性的噪声道路数据集齐路和汇路进行了经验评估，以验证所提方法的在稳健地学习DCNN模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标签 概率 序列 高鲁棒性 深度 道路 提取 方法 | ||
【主权项】：
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