[发明专利]基于目标分割领域自学习的半监督学习方法和系统在审
| 申请号： | 202011297406.2 | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112381098A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 张小云;郑州;王晓霞;钟玉敏;姚小芬;张娅;王延峰 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 刘翠 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于目标分割领域自学习的半监督学习方法，利用训练数据集中具有标记的数据训练初始分割网络；通过训练后的初始分割网络，将训练数据集中未标记的数据生成伪标签；对生成的伪标签进行形状质量评估和语义质量评估；将形状质量和语义质量进行融合，得出伪标签质量；对真实标签和伪标签的分布进行估计，优化伪标签的分布；将伪标签质量较高的数据加入到训练数据集中扩大训练数据集；利用扩大后的训练数据集优化训练后的初始分割网络；迭代重复以上步骤，直至分割网络性能饱和。同时提供了一种相应的系统、终端及介质。本发明解决了目标分割领域在少量样本标注条件下的分割精度低的问题，实现了良好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 目标 分割 领域 自学习 监督 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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