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申请/专利权人：合肥锐视医疗科技有限公司
摘要：本发明提出了一种基于半监督学习的图像多目标分割方法，属于生命科学、医学和工业检测技术领域。本发明包括：S1、收集有标注的训练数据和无标注的训练数据；S2、搭建老师模型与学生模型；所述学生模型为待训练的模型，所述老师模型为引导学生模型训练的模型；S3、通过有标注的训练数据和无标注的训练数据训练老师模型，生成伪标签，并通过生成的伪标签引导学生模型训练；S4、利用训练好的学生模型进行图像多目标分割。本发明通过搭建神经网络，利用老师模型在训练阶段生成伪标签，帮助学生模型利用无标注的训练数据进行训练，减小了对于有标注训练数据的依赖，使得最终训练得到的学生模型可完成多目标的图像分割操作。
主权项：1.一种基于半监督学习的图像多目标分割方法，其特征在于，包括，S1、收集有标注的训练数据和无标注的训练数据；S2、搭建老师模型与学生模型；所述学生模型为待训练的模型，所述老师模型为引导学生模型训练的模型；S3、通过有标注的训练数据和无标注的训练数据训练老师模型，生成伪标签，并通过生成的伪标签引导学生模型训练；S4、利用训练好的学生模型进行图像多目标分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥锐视医疗科技有限公司 一种基于半监督学习的图像多目标分割方法
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