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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种改善伪标签质量和类别不平衡的半监督目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114898173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210384172.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种改善伪标签质量和类别不平衡的半监督目标检测方法是由王丰;冯泽恒;胡江豪设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改善伪标签质量和类别不平衡的半监督目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改善伪标签质量和类别不平衡的半监督目标检测方法，包括：构建半监督目标检测模型，包括基于目标检测网络的教师网络和学生网络；将目标检测网络中预测偏移量的回归分支离散化；构建目标检测网络的训练损失函数，由此得到学生网络的总体损失函数；基于位置偏移量置信度的方差得到定位置信度，将定位置信度与分类置信度相结合，构建综合置信度；利用综合置信度并加权总体损失函数，以缓解类别不平衡对目标检测的不良影响；学生网络根据损失函数进行反向随机梯度下降更新，教师网络采用学生网络的EMA进行更新。本发明在提出综合置信度的基础上，引入类相关的综合置信度，用以加权损失函数，缓解了类别不平衡对半监督目标检测模型性能的影响。

本发明授权一种改善伪标签质量和类别不平衡的半监督目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种改善伪标签质量和类别不平衡的半监督目标检测方法，其特征在于，包括：构建半监督目标检测模型，所述模型包括基于目标检测网络的教师网络和学生网络；将目标检测网络中预测偏移量的回归分支离散化，计算每段偏移量的置信度，实现了预测偏移量在样本图像所划分的网格中每段的置信度；将学生网络中用于训练定位精度的损失函数转变为二元交叉熵分类损失函数，并与分类损失线性结合，构建目标检测网络的训练损失函数，由此得到学生网络的总体损失函数；结合方差分析，基于位置偏移量置信度的方差得到定位置信度，将归一化的定位置信度与分类置信度相结合，构建综合置信度；利用综合置信度并引入类别加权学生网络的总体损失函数，以缓解类别不平衡对目标检测的不良影响；学生网络根据损失函数进行反向随机梯度下降更新，教师网络采用学生网络的EMA进行更新；应用时，对于一张待进行目标检测的图片，将其输入到训练好的学生网络中，通过学生网络输出得到目标检测结果；所述结合方差分析，基于偏移量的方差得到定位置信度，将归一化的定位置信度与分类置信度相结合，构建综合置信度，包括：首先，根据学生网络的输出值，得到分类置信度和位置偏移量置信度；定位置信度的计算公式如下： 其中L′conf表示定位置信度，Di表示变量i的方差，ij表示i位置偏移量位于网格中第j个分段的置信度，表示i坐标偏移量的置信度均值；n表示网格划分的段数；采用归一化的定位置信度Lconf，定义由公式9给出： 其中s表示sigmoid函数；接着，将分类置信度和定位置信度结合，得到综合置信度Bscore，即：Bscore＝αclsscore+1-αLconf10其中clsscore表示分类置信度，由教师网络的分类分支预测输出得到，α表示加权系数，取值为0至1之间；将公式10计算的综合置信度，作为新的标准用于NMS处理和阈值过滤，得到包含定位和分类精度信息的无标签图片样本的伪标签。

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