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本发明公开一种利用深度学习重新标注数据集的方法,包括获取多标签训练数据集,所述多标签训练数据集的包含类别与目标数据集相同;搭建分类模型,并将所述分类模型在所述多标签训练数据集上进行训练;对目标数据集进行随机裁剪图像增强,并将训练好的分类模型用于目标数据集,得到多标签标注数据集三个步骤,本发明修改原始分类器模型,在数据集上得到像素级标签。相比于知识蒸馏方法,当使用随机裁剪策略时,知识蒸馏每次都要重新计算得到一个新的特征映射,而本方法对每一张图都对应一个像素级的标签映射,裁剪后的图像只需根据这个标签
(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 113221991 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110486297.7
(22)申请日 2021.04.30
(71)申请人 佛山市南海区广工大数控装备协同
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