基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110769915.9 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113221875A 公開(kāi)（公告）日 2021-08-06
申請(qǐng)公布號(hào) CN113221875A 申請(qǐng)公布日 2021-08-06
分類號(hào) G06K9/20;G06K9/62;G06N20/00 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 陳映;曹松;任必為;鄭翔;宋君;陶海 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 北京文安智能技術(shù)股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 100094 北京市海淀區(qū)豐豪東路9號(hào)院2號(hào)樓5單元801
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練方法，包括：由專家標(biāo)定輸入數(shù)據(jù)集向模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入標(biāo)記有專家標(biāo)簽的樣本圖像，和/或由無(wú)標(biāo)定輸入數(shù)據(jù)集向模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入無(wú)目標(biāo)對(duì)象框選的樣本圖像；當(dāng)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的樣本圖像數(shù)量值小于或等于數(shù)據(jù)上限值時(shí)，繼續(xù)訓(xùn)練初始模型，當(dāng)樣本圖像數(shù)量值大于數(shù)據(jù)上限值時(shí)，選取篩除圖像后訓(xùn)練初始模型，在篩除圖像中選取無(wú)專家標(biāo)簽的輸入待標(biāo)定困難樣本數(shù)據(jù)集；對(duì)其中的篩除圖像進(jìn)行目標(biāo)對(duì)象框選篩查及專家標(biāo)簽標(biāo)記后輸入專家標(biāo)定輸入數(shù)據(jù)集，重復(fù)上述方案，生成目標(biāo)檢測(cè)模型。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中的為了提升目標(biāo)檢測(cè)模型泛化能力而導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量累積造成模型訓(xùn)練效率低下的問(wèn)題。