[发明专利]一种小规模可靠数据集驱动的噪声修正算法在审
申请号: | 202211420837.2 | 申请日: | 2022-11-15 |
公开(公告)号: | CN115578568A | 公开(公告)日: | 2023-01-06 |
发明(设计)人: | 沈复民;姚亚洲;张传一;孙泽人;白泞玮 | 申请(专利权)人: | 南京码极客科技有限公司 |
主分类号: | G06V10/30 | 分类号: | G06V10/30;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 安徽宏铎知识产权代理事务所(普通合伙) 34250 | 代理人: | 菅秀君 |
地址: | 210000 江苏省南京*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开一种小规模可靠数据集驱动的噪声修正算法,包括S1.采用骨干网络作为特征提取器,并为之搭配两个并行的全连接层作为预测头,输入图像特征,可输出相应的预测概率分布;S2.使用元预测头的预测概率作为伪标签,利用伪标签修正网络图像中错误的标签,联合使用伪标签和网络标签类训练模型对高比例噪声进行缓解;S3.依靠选择网络有效选择出分布内噪声样本,并通过重标注重新利用;本发明算法能有效地缓解标签噪声问题,并缓解了部分类别存在的高比例噪声问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 小规模 可靠 数据 驱动 噪声 修正 算法 | ||
【主权项】:
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