基于區(qū)分置信度水平的可遷移圖像識別方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110984978.6 申請日 -
公開（公告）號 CN113435546B 公開（公告）日 2021-12-24
申請公布號 CN113435546B 申請公布日 2021-12-24
分類號 G06K9/62 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張凱;王帆;王瀟涵;孔妍;張梅玉;楊光遠(yuǎn) 申請（專利權(quán)）人 廣東眾聚人工智能科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京中和立達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 楊磊
地址 276808 山東省日照市嵐山區(qū)安東衛(wèi)街道玉泉二路99號（嵐山區(qū)科技孵化器電商創(chuàng)業(yè)園）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于區(qū)分置信度水平的可遷移圖像識別方法及系統(tǒng)，其首先采用源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到源域預(yù)訓(xùn)練模型，利用源域模型訓(xùn)練得到的參數(shù)作為目標(biāo)域模型的特征提取參數(shù)和分類參數(shù)，使目標(biāo)域模型基于源域模型的訓(xùn)練參數(shù)從目標(biāo)域數(shù)據(jù)中選出偽標(biāo)簽可信樣本，并利用選出的可信樣本為不可信樣本賦予偽標(biāo)簽和權(quán)重，有效地降低了當(dāng)前所有目標(biāo)域圖像偽標(biāo)簽的不確定性；最后通過帶有偽標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)和源域數(shù)據(jù)一起訓(xùn)練優(yōu)化目標(biāo)域模型，使最終得到的目標(biāo)域模型的目標(biāo)圖像識別性能得到了極大提高，能夠進(jìn)行快速的遷移和有效的圖像識別工作；并有效減少對于目標(biāo)圖像識別的標(biāo)注，大量減少人力物力。