[发明专利]基于人工智能木板分选低置信度样本处理方法及系统有效
| 申请号： | 201710966909.6 | 申请日： | 2017-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN107832780B | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 丁磊 | 申请（专利权）人： | 北京木业邦科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 郝雅娟 |
| 地址： | 100040 北京市石景*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工智能木板分选低置信度样本处理方法及系统，首先获取低置信度样本的至少一种格式的图像数据；将所述低置信度样本的至少一种格式的图像呈现在显示装置中；获取所述低置信度样本标注的新分类；将标注后的所述低置信度样本被输入训练方法，重新训练得到新的分类模型。本发明的方法及系统，能够不断的发现低置信度的样本并加以利用，可以使得机器学习方法逐渐的提高其分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 木板 分选 置信 样本 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种机器学习中低置信度样本处理方法，其特征在于，包括：获取低置信度样本的至少一种格式的图像数据；将所述低置信度样本的至少一种格式的图像呈现在显示装置中；获取所述低置信度样本标注的新分类；将标注后的所述低置信度样本输入训练方法，重新训练得到新的分类模型。
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