一种基于深度聚类的新类目标识别方法及装置

基本信息

申请号 CN202111400914.3 申请日 -
公开(公告)号 CN114139617A 公开(公告)日 2022-03-04
申请公布号 CN114139617A 申请公布日 2022-03-04
分类号 G06K9/62(2022.01)I 分类 计算;推算;计数;
发明人 张凯;何润东;韩忠义;杨光远 申请(专利权)人 山东力聚机器人科技股份有限公司
代理机构 北京中和立达知识产权代理有限公司 代理人 祝妍
地址 276808山东省日照市岚山区安东卫街道玉泉二路99号(岚山区科技孵化器电商创业园)
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于深度聚类的新类目标识别方法及装置。其中,该方法包括:通过第一标记样本,获取监督模型,其中,所述监督模型包括:特征提取器、分类器;根据所述特征提取器提取所述第一标记样本,得到样本特征;通过所述样本特征对无标记样本进行匹配,并根据匹配结果对无标记样本进行标记,得到第二标记样本;通过所述第二标记样本训练分类识别模型。本发明解决了在现有技术中把新类样本看成一个类是不合理的,不应该只是把所有的新类样本和已知类样本分开,另外利用置信度来挑选新类样本时,挑选的并不准确,因为深度网络既有很强的拟合能力,对于新类样本也会输出很高的置信度,导致使用置信度阈值不能很好的区别出新类样本的技术问题。