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
基本信息
申请号 | CN201810623784.1 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN108985334A | 公开(公告)日 | 2018-12-11 |
申请公布号 | CN108985334A | 申请公布日 | 2018-12-11 |
分类号 | G06K9/62(2006.01)I; G06K9/46(2006.01)I; G06N3/04(2006.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 林倞; 王可泽; 王青; 严肖朋 | 申请(专利权)人 | 拓元(广州)智慧科技有限公司 |
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;汪小梅 |
地址 | 511455 广东省广州市南沙区丰泽东路106号(自编1号楼)X1301-B013290 | ||
法律状态 | - |
摘要
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。 |
