模型训练、管状物提取、数据识别方法及设备

发明专利有效专利

申请号：
CN201910982976.6
IPC分类号：G06N3/08
申请日期：
2019-10-16
申请人：
阿里巴巴集团控股有限公司

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著录项信息

专利名称	模型训练、管状物提取、数据识别方法及设备
申请号	CN201910982976.6	申请日期	2019-10-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-16	公开/公告号	CN112668710A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	阿里巴巴集团控股有限公司	申请人地址	英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	阿里巴巴集团控股有限公司	当前权利人	阿里巴巴集团控股有限公司
发明人	许敏丰;王宇;迟颖;谢宣松
代理机构	北京太合九思知识产权代理有限公司	代理人	柴艳波;刘戈

摘要

本申请实施例提供一种模型训练、管状物提取、数据识别方法及设备。其中，方法包括如下的步骤：利用计算模型，预测出第一样本数据分别属于至少一个可能类别的概率；其中，所述第一样本数据为从包含有第一样本管状物影像的第一样本图像中确定出的第一样本区域；根据所述第一样本数据分别属于至少一个可能类别的概率，评估所述计算模型预测的不确定性；结合所述不确定性，对所述计算模型进行参数优化；其中，所述计算模型用于在待处理图像中提取出待提取管状物。采用本申请实施例提供的技术方案，可利用掺杂有被噪声类别标注的样本的训练集来训练计算模型，不仅可大幅度降低训练集的标注成本，还可确保计算模型的训练效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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