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申请/专利权人：中电金信软件有限公司
申请日：2024-02-27
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117975200A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/088;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本申请提供了一种基于师生训练框架的目标检测模型的主动学习训练方法，在每个训练周期内，通过待优化检测模型，推理候选样本图像的识别检测结果，并通过优化处理，得到候选样本图像的优化检测结果；利用识别检测结果和优化检测结果，从候选样本图像中筛选出训练样本图像；利用训练样本图像训练辅助检测模型，结合训练样本图像确定出的综合损失值，调整辅助检测模型的辅助模型参数；利用辅助检测模型的辅助模型参数，更新待优化检测模型的模型参数，最终得到目标检测模型。这样，可利用待优化检测模型采用弱监督方式辅助用户主动学习候选样本图像，减少了人工标注所耗费的时间成本，提高模型的训练效率，快速适应目标检测场景的迁移和多样性。
主权项：1.一种基于师生训练框架的目标检测模型的主动学习训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：响应于用户所施加的类别标注操作，确定从目标检测场景下抽取到的每张候选样本图像所属的图像标注类别；通过待优化检测模型，推理得到每张候选样本图像的识别检测结果；其中，所述待优化检测模型为所述师生训练框架中的教师模型；针对于每张候选样本图像，对该候选样本图像的识别检测结果进行优化处理，通过滤除所述识别检测结果中的冗余检测框，得到该候选样本图像的优化检测结果；基于每张候选样本图像的识别检测结果和优化检测结果，从多张候选样本图像中筛选出用于训练辅助检测模型的训练样本图像；其中，所述辅助检测模型与所述待优化检测模型构成了师生训练框架；所述辅助检测模型为所述师生训练框架中的学生模型；利用多张训练样本图像训练所述辅助检测模型，并在训练过程中利用结合每张训练样本图像的图像标注类别所确定出的综合损失值，调整所述辅助检测模型的辅助模型参数，得到在每个训练周期内完成训练的辅助检测模型；利用在每个训练周期内完成训练的辅助检测模型的辅助模型参数，更新所述待优化检测模型的模型参数，得到目标检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中电金信软件有限公司 基于师生训练框架的目标检测模型的主动学习训练方法
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