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公开(公告)号：CN114239751A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111654954.0
申请日：2021-12-31
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多解码器的数据标注错误检测方法与装置，通过建立图像数据集，利用图像数据集对半监督异常检测神经网络进行训练；将训练过程中由编码器产生的隐层特征通过多个解码器对样本数据进行重构，得到隐层特征重构层；其中，正样本解码器为一般的单解码器，负样本解码器则为特殊的多通道解码器，这样的设计有利于刻画与区别正样本和负样本的不同性质；通过比较两个解码器对数据样本的重构效果对待检测图像数据进行异常检测。本发明能够提高负样本解码器对异常样本的拟合能力，从而扩大正常样本与异常样本之间的异常得分差距，提高异常检测性能。
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