公开(公告)号：CN114842277B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202210398479.3

申请日：2022-04-15

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 宛思穆 ,  马灿 ,  王伟平

IPC: G06V10/771 ,  G06V10/774 ,  G06V10/778

Abstract: 本发明公开了一种基于伪增益类别再平衡的半监督目标检测方法及平台，所述方法包括：建立训练数据集S0，所述训练数据集S0包括：标注样本和若干未标注样本；基于所述标注样本进行监督学习，得到目标检测器M0；根据目标检测器Mi对训练数据集Si中未标注样本的推理结果，计算训练数据集Si中各未标注样本的伪增益分数，以在训练数据集Si中选取K个未标注样本进行人工标注，得到训练数据集Si+1；直至标注完所有未标注样本后，获取目标检测器M；基于所述目标检测器M对待检测图片进行目标检测。本发明基于伪增益的样本挖掘策略获得分布均衡且信息含量丰富的数据集，使得未标注数据中的信息利用程度最大化。

公开(公告)号：CN114842277A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210398479.3

申请日：2022-04-15

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 宛思穆 ,  马灿 ,  王伟平

IPC: G06V10/771 ,  G06V10/774 ,  G06V10/778

Abstract: 本发明公开了一种基于伪增益类别再平衡的半监督目标检测方法及平台，所述方法包括：建立训练数据集S0，所述训练数据集S0包括：标注样本和若干未标注样本；基于所述标注样本进行监督学习，得到目标检测器M0；根据目标检测器Mi对训练数据集Si中未标注样本的推理结果，计算训练数据集Si中各未标注样本的伪增益分数，以在训练数据集Si中选取K个未标注样本进行人工标注，得到训练数据集Si+1；直至标注完所有未标注样本后，获取目标检测器M；基于所述目标检测器M对待检测图片进行目标检测。本发明基于伪增益的样本挖掘策略获得分布均衡且信息含量丰富的数据集，使得未标注数据中的信息利用程度最大化。