[发明专利]针对缺失标注的病理图像的高精度检测网络训练方法有效
| 申请号： | 202010373046.3 | 申请日： | 2020-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN111626989B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 李涵生;韩鑫;亢宇鑫;崔磊;杨林 | 申请（专利权）人： | 杭州迪英加科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京博维知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11486 | 代理人： | 张倩 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余杭区仓前街道*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及针对缺失标注的病理图像的高精度检测网络训练方法，包括：获取带有部分手工标注信息的病理图像作为训练样本；将所述训练样本输入目标检测模型，通过所述目标检测模型检测出所述训练样本上可能存在检测目标的位置，用回归框标示出所述可能存在检测目标的位置；计算每个回归框的原始损失；计算每个回归框的回归框能量；根据所述回归框能量对对应回归框的原始损失进行校准；计算校准后所述目标检测模型的损失函数，采用梯度下降法更新所述目标检测模型中的参数，采用更新后的参数对所述网络进行训练。经过偏差校准的目标检测模型的召回率结果和平均精度结果都有了明显的改善和提高。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 缺失 标注 病理 图像 高精度 检测 网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
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