龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本申请公开了一种含噪图像检索场景下的数据选择方法及装置，包括：建立数据集；使用训练数据集初步训练特征提取网络，使用特征提取损失函数计算每个样本在训练过程中的损失值；将计算得到的损失值作为预先建立的数据选择网络的输入，输出每个样本的权重值，根据权重值判断样本的样本类别；使用数据选择网络输出的权重值，在特征提取网络后续训练过程中对训练数据集进行加权处理；利用特征提取网络对查询图像和检索数据库中的每一张图像进行特征提取，计算相似度；排序图像，输出检索结果；使用召回率评估检索结果的准确性。解决了如何在存在噪声标签的情况下不依赖于预设权重函数形式对样本类别进行筛选，并有效提高图像检索的准确性的问题。
主权项：1.一种含噪图像检索场景下的数据选择方法，其特征在于，包括：建立数据集；其中，所述数据集包括训练数据集、元数据集和检索数据库，所述训练数据集中包括噪声标签；建立特征提取网络提取输入图像样本的关键特征，使用训练数据集初步训练特征提取网络，使用特征提取损失函数计算每个样本在训练过程中的损失值；将计算得到的损失值作为预先建立的数据选择网络的输入，数据选择网络根据损失值输出每个样本的权重值，根据所述权重值判断样本的样本类别；其中，所述样本类别为噪声样本或干净样本；使用数据选择网络输出的权重值，在特征提取网络后续训练过程中对训练数据集进行加权处理；其中，所述加权处理使噪声样本的权重被降低，而干净样本的权重被增加；利用训练好的特征提取网络对查询图像和检索数据库中的每一张图像进行特征提取，并计算每张查询图像与数据集中所有图像的相似度；按照相似度从高到低的顺序排序图像，并输出预设数量的图像作为检索结果；使用召回率评估检索结果的准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种含噪图像检索场景下的数据选择方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号