[发明专利]基于无标注样本数据的目标分类模型训练方法及装置在审
| 申请号： | 202111591966.3 | 申请日： | 2021-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN114419363A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 李冠彬;黄俊凯;张津津;柴振华;魏晓林 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司;中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 任亚娟 |
| 地址： | 100080 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无标注样本数据的目标分类模型训练方法及装置。其中，该方法包括：基于第一分类模型对样本数据集中的无标注样本集进行标注，以得到伪标签样本集，其中，第一分类模型是基于有标注样本集对目标分类模型训练得到的；根据多模态匹配模型以及伪标签样本集筛除样本数据集中的离群样本，以得到非离群样本集，其中，多模态匹配模型是基于有标注样本集训练得到的；基于非离群样本集对目标分类模型进行训练，直至模型收敛。本发明解决了由于相关技术中半监督学习中有标注数据的稀缺以及离群样本检测准确性差，而导致基于开集半监督学习的模型训练难度大的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 标注 样本 数据 目标 分类 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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