申请/专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司

申请日：2019-10-30

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN111783811B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06V20/70;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/094;G06N3/09

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2020.11.03#实质审查的生效;2020.10.16#公开

摘要：本公开提供一种伪标签生成方法和装置。伪标签生成装置利用深度学习模型对待处理图像集进行处理，以便输出层输出第一特征，中间层输出第二特征；利用语义分类器对第一特征进行处理，以得到类别概率图，根据第一类别概率图生成相应的第一分类置信图；分别利用第一鉴别器和第二鉴别器对第一特征和第二特征进行处理以生成相应的对抗置信图；利用对抗置信图在第一分类置信图中选择置信度大于预设条件的部分，以生成第二分类置信图；利用第二分类置信图确定各类别所对应的门限，并利用所确定的门限对类别概率图中的像素进行概率调整；利用各像素调整后的概率确定各像素的伪标签。本公开能够有效提升所生成伪标签的准确度。

主权项：1.一种伪标签生成方法，包括：利用深度学习模型对待处理图像集进行处理，以便所述深度学习模型的输出层输出第一特征，所述深度学习模型的中间层输出第二特征；利用经过训练的语义分类器对所述第一特征进行处理，以得到第一类别概率图，根据所述第一类别概率图生成相应的第一分类置信图；利用经过训练的第一鉴别器对所述第一特征进行处理，以得到第一结果，利用经过训练的第二鉴别器对所述第二特征进行处理，以得到第二结果，根据所述第一结果和所述第二结果生成相应的对抗置信图；利用所述对抗置信图在所述第一分类置信图中选择置信度大于预设条件的部分，以生成第二分类置信图；利用所述第二分类置信图确定各类别所对应的门限，并利用所确定的门限对所述第一类别概率图中的像素进行概率调整；利用所述第一类别概率图中各像素调整后的概率确定各像素的伪标签；其中，在所述第一类别概率图中，若第n个图像中第j个像素相对第l个类别满足： 则将第n个图像中第j个像素相对第l个类别的伪标签设置为1，其中1≤n≤N，N为图像个数，1≤j≤J，J为像素个数，1≤l≤K，K为类别数量，其中为第n个图像中第j个像素相对第l个类别的概率，为第二门限。

全文数据：

权利要求：

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