[发明专利]获得自动标注图像中检查标签的样本图像的方法和装置有效
| 申请号： | 202010056900.3 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111507370B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;吕东勳;柳宇宙;张泰雄;郑景中;渚泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海华诚知识产权代理有限公司 31300 | 代理人： | 肖华 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供一种方法，优化手动标注抽样过程并减少注解成本的获得用于深度学习网络学习的自动标注图像中用于检查标签的样本图像，其特征在于，包括：样本图像获得装置生成第一图像和第二图像，使得卷积层生成第一特征地图和第二特征地图，使得池化层生成第一池化特征地图和第二池化特征地图，生成拼接的特征地图；使得深度学习分类器获得拼接的上述特征地图，生成等级信息；以及计算异常等级组的异常等级要素的概率，判断自动标注图像是否为复杂图像，选择上述自动标注图像作为用于检查标签的上述样本图像。并且，上述方法可以利用具有多个变形对的鲁棒算法(robust algorithm)执行。并且，通过本发明可以更加准确检测危险情况。 | ||
| 搜索关键词： | 获得 自动 标注 图像 检查 标签 样本 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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