[发明专利]预标注模型训练、证件预标注方法、装置、设备及介质有效

专利信息
申请号: 202110211382.2 申请日: 2021-02-25
公开(公告)号: CN112926654B 公开(公告)日: 2023-08-01
发明(设计)人: 王晟宇 申请(专利权)人: 平安银行股份有限公司
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/74;G06V10/774
代理公司: 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 代理人: 谭果林
地址: 518000 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 标注 模型 训练 证件 方法 装置 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种预标注模型训练方法,其特征在于,包括:

获取目标标注类别、与所述目标标注类别对应的目标描述、模型性能参数和图像样本集;所述图像样本集包括至少一个图像样本;所述图像样本与所述目标标注类别对应;

运用文本相似度技术,在目标分类识别库中爬取与所述目标描述相似的历史类别,将爬取到的所述历史类别确定为待迁移类别;

通过模拟目标识别技术,从所述目标分类识别库中查找到与所述待迁移类别和所述模型性能参数匹配的待迁移模型,以及通过所述待迁移模型识别出的各所述图像样本的目标区域;

对所有所述目标区域进行目标微调,得到与各所述图像样本对应的微调区域,并将所述图像样本、与所述图像样本对应的所述微调区域和所述目标标注类别输入所述待迁移模型中;所述待迁移模型包含迁移参数;

运用迁移学习技术,通过所述待迁移模型自适应学习目标类别特征的提取,获取所述待迁移模型标注出与所述图像样本对应的目标标注区域;

根据与所述图像样本对应的所述目标标注区域和所述微调区域,确定损失值;

在所述损失值未达到预设的收敛条件时,迭代更新所述待迁移模型的迁移参数,直至所述损失值达到所述预设的收敛条件时,将收敛之后的所述待迁移模型记录为训练完成的预标注模型。

2.如权利要求1所述的预标注模型训练方法,其特征在于,所述通过模拟目标识别技术,从所述目标分类识别库中查找到与所述待迁移类别和所述模型性能参数匹配的待迁移模型,以及通过所述待迁移模型识别出的各所述图像样本的目标区域,包括:

在所述目标分类识别库中查找到与所述待迁移类别关联的目标检测深度模型集合;所述目标检测深度模型集合包括至少一个目标检测深度模型;

将各所述图像样本输入各所述目标检测深度模型中,通过各所述目标检测深度模型对各所述图像样本进行目标识别,获取各所述目标检测深度模型识别出与各所述图像样本对应的所述目标区域,以及输出与各所述目标区域一一对应的预测性能参数;

根据所有所述目标区域和所述预测性能参数,确定出与所述模型性能参数匹配的所述目标检测深度模型,并将与所述模型性能参数匹配的所述目标检测深度模型确定为待迁移模型。

3.如权利要求2所述的预标注模型训练方法,其特征在于,所述根据所有所述目标区域和所述预测性能参数,确定出与所述模型性能参数匹配的所述目标检测深度模型,并将与所述模型性能参数匹配的所述目标检测深度模型确定为待迁移模型,包括:

对与相同的所述图像样本对应的所有所述目标区域进行交集分析,得到与该图像样本对应的交集区域,并根据与各所述图像样本对应的交集区域和各所述目标区域,确定出与各所述图像样本对应的各所述目标检测深度模型的中标率;

根据对同一个所述目标检测深度模型的所述中标率,确定出与该目标检测深度模型对应的目标指数权重,同时根据对同一个所述目标检测深度模型输出的所述预测性能参数,预测出与该目标检测深度模型对应的最终预测性能参数;

根据所述模型性能参数、与各所述目标检测深度模型对应的所述目标指数权重和所述最终预测性能参数,得到与各所述目标检测深度模型对应的中标系数;

将与最大的所述中标系数对应的所述目标检测深度模型确定为所述待迁移模型。

4.如权利要求3所述的预标注模型训练方法,其特征在于,所述根据所述模型性能参数、与各所述目标检测深度模型对应的所述目标指数权重和所述最终预测性能参数,得到与各所述目标检测深度模型对应的中标系数,包括:

将所述模型性能参数和与各所述目标检测深度模型对应的所述最终预测性能参数相除,得到与各所述目标检测深度模型对应的性能比值;

将与相同的所述目标检测深度模型对应的所述性能比值和所述目标指数权重相乘,得到与各所述目标检测深度模型对应的所述中标系数。

5.如权利要求1所述的预标注模型训练方法,其特征在于,所述将所述图像样本、与所述图像样本对应的所述微调区域和所述目标标注类别输入所述待迁移模型中,包括:

对所述图像样本进行随机数据增强,生成多个与所述图像样本对应的增强图像;

将所述增强图像和与所述图像样本对应的所述微调区域关联,并输入所述待迁移模型中;

将所述目标标注类别作为所述待迁移模型中的类别结果。

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