基于自监督过程改进主动学习的通用物体检测系统及方法
授权
摘要

本发明公开了一种基于自监督过程改进主动学习的通用物体检测系统及方法,该系统包括:样本获取单元,获取少量标注样本和海量未标注样本;模型建立及初始化单元,建立深度学习物体检测模型,并利用少量标注样本初始化深度学习物体检测模型;自监督学习单元,引入自监督学习课程指导自监督学习过程挖掘海量未标注样本中的高置信度样本自动进行伪标注,并对伪标注过的样本进行图像交叉验证,进行图像贴图重新预测,交叉投票选择出高预测一致性的伪标注样本;主动学习单元,引入主动学习课程指导主动学习过程挖掘海量未标注样本中的低置信度样本进行人工标注;模型训练单元,用于将选择的高预测一致性的伪标注样本和人工标注的样本训练模型以提升模型性能。

基本信息
专利标题 :
基于自监督过程改进主动学习的通用物体检测系统及方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108985334A
申请号 :
CN201810623784.1
公开(公告)日 :
2018-12-11
申请日 :
2018-06-15
授权号 :
CN108985334B
授权日 :
2022-04-12
发明人 :
林倞王可泽王青严肖朋
申请人 :
广州深域信息科技有限公司
申请人地址 :
广东省广州市番禺区石楼镇创启路63号创启1号楼210-5
代理机构 :
广州容大益信专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
牛丽霞
优先权 :
CN201810623784.1
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06K9/46  G06N3/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-12 :
授权
2022-03-22 :
专利申请权、专利权的转移
专利申请权的转移IPC(主分类) : G06K 9/62
登记生效日 : 20220310
变更事项 : 申请人
变更前权利人 : 广州深域信息科技有限公司
变更后权利人 : 拓元(广州)智慧科技有限公司
变更事项 : 地址
变更前权利人 : 511400 广东省广州市番禺区石楼镇创启路63号创启1号楼210-5
变更后权利人 : 511455 广东省广州市南沙区丰泽东路106号(自编1号楼)X1301-B013290
2019-01-04 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20180615
2018-12-11 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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