[发明专利]一种基于双重生成对抗网络的主动学习方法有效
| 申请号： | 202010779759.X | 申请日： | 2020-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN111950619B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 郭继峰;庞志奇;李禾;李星;费禹潇 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于双重生成对抗网络的主动学习方法。包括如下步骤：1：利用标记池图像和未标记池图像对模型进行训练，模型训练包括表征学习和生成对抗两个部分；2：利用收敛后的模型，对待选池中的图像进行采样，之后对采样后的图像进行人工注释和图像生成；3：把采样得到的图像从待选池转移到标记池，并把生成的图像加入到待选池，根据更新后的待选池和标记池对采样模型进行训练。本发明在基于池的方法中引入生成对抗机制，赋予模型生成能力，在模型中形成两组生成对抗网络。本发明还引入了“同步更新”的概念，使采样模型随采样进程同步更新，从而使每次采样都能选择当前阶段含信息量最丰富的样本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双重 生成 对抗 网络 主动 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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