图像判读模型的训练方法、装置、设备及存储介质
公开
摘要
本申请公开了一种图像判读模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：采用无标签的局域图像对特征提取网络进行训练；采用无标签的局域图像和带标签的局域图像，对初步训练的特征提取网络进行训练；采用完成训练的特征提取网络从带标签的全局图像中，提取全局图像的深度学习特征；通过全局判读网络根据全局图像的融合特征，得到全局图像对应的全局判读结果，融合特征包括深度学习特征和手工特征；基于全局图像对应的全局判读结果和全局标注结果，对全局判读网络进行训练。本申请提供了一种混合自监督和半监督的从局域到全局的图像判读方法，在提升模型最终的全局判读结果的准确性的同时，还兼顾了可解释性。
基本信息
专利标题 ：
图像判读模型的训练方法、装置、设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332853A
申请号 ：
CN202111493324.X
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
蔡德韩骁叶虎马兆轩肖凯文
申请人 ：
腾讯科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 ：
北京三高永信知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
李文静
优先权 ：
CN202111493324.X
主分类号 ：
G06V20/69
IPC分类号 ：
G06V20/69 G06V10/40 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-12 ：
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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