[发明专利]模型训练、管状物提取、数据识别方法及设备有效
| 申请号： | 201910982976.6 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112668710B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 许敏丰;王宇;迟颖;谢宣松 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人： | 柴艳波;刘戈 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种模型训练、管状物提取、数据识别方法及设备。其中，方法包括如下的步骤：利用计算模型，预测出第一样本数据分别属于至少一个可能类别的概率；其中，所述第一样本数据为从包含有第一样本管状物影像的第一样本图像中确定出的第一样本区域；根据所述第一样本数据分别属于至少一个可能类别的概率，评估所述计算模型预测的不确定性；结合所述不确定性，对所述计算模型进行参数优化；其中，所述计算模型用于在待处理图像中提取出待提取管状物。采用本申请实施例提供的技术方案，可利用掺杂有被噪声类别标注的样本的训练集来训练计算模型，不仅可大幅度降低训练集的标注成本，还可确保计算模型的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 管状 提取 数据 识别 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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