发明专利已授权

一种基于近邻锚点标签纠正的含噪声标签图像分类方法

📄 申请号：CN202411827380.6 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2024-12-12

公开号

CN119762857B

公开日

2025-11-11

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_776 , G06V10_82 , G06N3_0895 , G06N3_09 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

图像分类图像识别人工智能算法机器学习标签图像分类

应用场景

图像分类, 计算机视觉, 智能安防, 医疗影像分析, 工业质检

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及一种基于近邻锚点标签纠正的含噪声标签图像分类方法包括：对图像分类模型预热训练；将带有噪声标签的图像数据集划分为干净子集与噪声子集，针对干净子集和噪声子集使用监督学习与半监督学习相结合的方式训练图像分类模型；计算干净子集中各类别样本的置信度；根据各类别样本的置信度从噪声子集中选取潜在可被纠正样本；从干净子集中选取潜在可被纠正样本的k个最近邻样本，并计算和其k个最近邻样本的mixup预测一致性；将预测一致的潜在可被纠正样本从噪声子集转移到干净子集；更新噪声子集和干净子集，对干净子集和噪声子集使用监督学习与半监督学习相结合的方式训练图像分类模型，重复执行上述步骤得到训练好的图像分类模型。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于样本分级学习与纠正的含噪声标签图像分类方法

当前第 / 件

一种基于注意力的多项选择机器阅读理解方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

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