[发明专利]一种用于视觉问答模型训练的增量型数据增强方法及应用有效
| 申请号： | 202010563289.3 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111967487B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 王瀚漓;龙宇 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F40/216;G06F16/332;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于视觉问答模型训练的增量型数据增强方法，该方法包括：获取原始训练数据集，该数据集中的训练样本的形式为图像、文本、答案，所述文本由自然语言序列形成；获取所述原始训练数据集中的自然语言序列的句长分布和每个单词的词频分布，基于所述句长分布确定最小句子长度阈值和最大句子长度阈值；根据所述最小句子长度阈值、最大句子长度阈值和词频分布对训练样本中的自然语言序列进行扩充，实现数据增强。与现有技术相比，本发明具有实现数据多样性、效率佳、简单等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 视觉 问答 模型 训练 增量 数据 增强 方法 应用 | ||
【主权项】：
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