[发明专利]用于机器视觉模型的基于复杂度的渐进式训练在审
| 申请号： | 201880068317.5 | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN111344697A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 郭胜;黄伟林;张浩志;庄晨帆;董登科;马修.罗伯特.斯科特;黄鼎隆 | 申请（专利权）人： | 深圳码隆科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06F16/906;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 张文锦;刘茹 |
| 地址： | 518081 广东省深圳市盐田*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 描述了使用“嘈杂”训练数据集来训练机器视觉模型(MVM)的方法和系统。接收图像的嘈杂集合，其中一些图像的标记是“嘈杂”和/或不正确的。为嘈杂的数据集设计了渐进式排序的学习课程，其中最容易从其学习到机器视觉知识的图像排序在课程起点附近，而较难从其学习到机器视觉知识的图像则在课程中排序在后面。通过将序列化课程提供给受监督的学习方法来训练MVM，以便MVM首先从最简单的示例中学习，然后从较难的训练示例中进行学习，即MVM从最简单到最复杂渐进地积累知识。为了对课程进行排序，将训练图像嵌入特征空间中，并通过特征空间中的密度分布和聚类来确定每个图像的“复杂度”。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 机器 视觉 模型 基于 复杂度 渐进 训练 | ||
【主权项】：
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