[发明专利]训练多标签分类模型的方法及相关产品有效
| 申请号： | 202211197000.6 | 申请日： | 2022-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN115272780B | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 贺婉佶;史晓宇;和超 | 申请（专利权）人： | 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京维昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11804 | 代理人： | 杜丹丹;陈姗姗 |
| 地址： | 100081 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种训练多标签分类模型的方法，包括：获取待作为多标签分类模型的训练样本的第一图片集，其中所述多标签分类模型是基于第二图片集预训练好的基础模型，所述第二图片集中的图片具有N个类别标签，所述第一图片集中的图片具有M个类别标签且缺失N‑M个类别标注；基于所述第一图片集和所述第二图片集创建新图片集，其中所述新图片集中缺失部分类别标注的图片配置有基于所述多标签分类模型所确定的N‑M个软标签，以基于所述软标签标注图片所缺失的类别；以及基于新图片集对多标签分类模型进行微调训练。通过本发明的方案，能够有效利用缺失标签的数据资源提升多标签分类模型的性能。另外，本发明还提出了一种设备及计算机可读存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 标签 分类 模型 方法 相关 产品 | ||
【主权项】：
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