[发明专利]一种基于迁移学习的弱监督目标检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110556712.1 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113239924B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 张小云;曹天悦;陈思衡;张娅;王钰;王延峰 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/22 | 分类号： | G06V10/22;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;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： | 徐红银 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的弱监督目标检测方法及系统，该方法包括：对输入的强监督及弱监督的图像，使用深度卷积神经网络提取图像的特征，利用区域建议网络提取图像中的候选框，得到不同候选区域的视觉特征；对强监督及弱监督数据集中的类别文本进行特征提取，建立语义图，并利用图卷积网络进行优化，得到所有类别文本的语义特征；使用双监督的平均教师网络结构，包括：强监督分类及边界回归学生网络、弱监督多示例学习学生网络以及分类及边界回归教师网络，利用视觉特征以及优化后的语义特征，聚合强监督及弱监督数据集中的边界框信息和分类信息，从而对候选框进行边界框的回归和分类。通过本发明，提升了弱监督目标检测的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 监督 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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