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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
摘要：本申请涉及半监督的图像分析技术领域，揭示了一种半监督的图像分析方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取训练集中的样本图像；基于样本图像以及初始学生模型进行预测，得到第一预测分布、第二预测分布；基于样本图像以及初始教师模型进行预测，得到第三预测分布；基于第一预测分布、第二预测分布、第三预测分布、第一因果特征、第二因果特征、非因果特征，确定目标损失函数；基于目标损失函数，对初始学生模型中的网络参数进行更新。能够通过目标损失函数训练初始学生模型，从而得到训练好的学生模型，该学生模型具有模型泛化能力强、效率和准确性高的特点，而后利用该学生模型对图像进行分析，提高了图像分析的效果。
主权项：1.一种半监督的图像分析方法，其特征在于，所述半监督的图像分析方法包括：获取训练集中的样本图像；基于所述样本图像以及初始学生模型进行预测，得到非因果特征对应的第一预测分布、第一因果特征对应的第二预测分布；基于所述样本图像以及初始教师模型进行预测，得到第二因果特征对应的第三预测分布；基于所述第一预测分布、第二预测分布、所述第三预测分布、第一因果特征、第二因果特征、非因果特征，确定目标损失函数；基于所述目标损失函数，对所述初始学生模型中的网络参数进行更新，将更新后的初始学生模型作为训练好的学生模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 半监督的图像分析方法、装置、计算机设备及存储介质
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