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本发明提供一种细分类训练数据集自动筛选方法和装置,所述方法包括:使用全部类别的数据集对分类网络进行与训练,得到预训练模型;获取全部类别中需要进行分类的第一类图像和预设数量的第二类图像,并将第一图像和第二类图像再次送入预训练模型;分别计算第一类图像中的类别和第二类图像中的的类别之间的类间距;根据类间距对第二类图像中的类别数量进行调整;根据第一类图像与调整后的第二类图像在预训练模型上进行训练。本发明的方法,能够快速有效的筛选出适合进行细分类的训练数据集,与传统人工筛选方法相比,可以大大节省人力成本,
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112183648 A
(43)申请公布日 2021.01.05
(21)申请号 202011060863.X
(22)申请日 2020.09.30
(71)申请人 深兰人工智能(深圳)有限公司
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