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申请/专利权人：北京万集科技股份有限公司
申请日：2022-12-08
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172619A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本申请涉及一种困难样本挖掘方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，根据具有标注结果的初始图像训练样本集对目标检测模型进行训练；通过训练后的目标检测模型对待挖掘图像样本集合中的目标图像样本进行挖掘识别，得到目标图像样本的检测结果；根据目标图像样本的检测结果确定每一次挖掘的困难样本，根据困难样本更新困难样本集；根据困难样本更新初始图像训练样本集，重复目标检测模型训练和困难样本挖掘的过程，直至更新得到的困难样本集满足预设条件。通过不断重复目标检测模型挖掘困难样本和依据困难样本训练目标模型的过程，实现海量图像样本集合中困难样本的挖掘，并且由于不断优化训练模型，能够提高挖掘到的困难样本的质量。
主权项：1.一种困难样本挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：获取具有标注结果的初始图像训练样本集，根据所述初始图像训练样本集对目标检测模型进行训练；从待挖掘图像样本集合中选取第一预设数量的目标图像样本，将所述目标图像样本输入至所述训练后的目标检测模型中，得到所述目标图像样本的检测结果，所述检测结果包括检测框和检测框中的图像内容属于每一检测类别的预测概率；根据所述检测框中图像内容属于每一检测类别的预测概率，确定所述第一预设数量的目标图像样本中的困难样本，构建困难样本子集，根据所述困难样本子集更新困难样本集；获取所述困难样本子集中每一困难样本的人工标注结果，根据所述困难样本子集及对应的人工标注结果更新所述初始图像训练样本集，返回至根据所述初始图像训练样本集对目标检测模型进行训练的步骤继续执行，直至更新得到的困难样本集满足预设条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京万集科技股份有限公司 困难样本挖掘方法、装置、计算机设备和存储介质
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