[发明专利]一种基于深度聚类的新类目标识别方法及装置在审
| 申请号： | 202111400914.3 | 申请日： | 2021-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN114139617A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 张凯;何润东;韩忠义;杨光远 | 申请（专利权）人： | 山东力聚机器人科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中和立达知识产权代理有限公司 11756 | 代理人： | 祝妍 |
| 地址： | 276808 山东省日照市岚山区安东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度聚类的新类目标识别方法及装置。其中，该方法包括：通过第一标记样本，获取监督模型，其中，所述监督模型包括：特征提取器、分类器；根据所述特征提取器提取所述第一标记样本，得到样本特征；通过所述样本特征对无标记样本进行匹配，并根据匹配结果对无标记样本进行标记，得到第二标记样本；通过所述第二标记样本训练分类识别模型。本发明解决了在现有技术中把新类样本看成一个类是不合理的，不应该只是把所有的新类样本和已知类样本分开，另外利用置信度来挑选新类样本时，挑选的并不准确，因为深度网络既有很强的拟合能力，对于新类样本也会输出很高的置信度，导致使用置信度阈值不能很好的区别出新类样本的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 类目 标识 方法 装置 | ||
【主权项】：
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