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申请/专利权人：云南联合视觉科技有限公司
摘要：本发明涉及一种面向标签带噪情形的图像分类方法，属于数据处理技术领域。本发明可以应用于标签带噪图像的分类任务中，提升分类准确率。区别于现有的方法，本发明所用方法不依赖于图像数据集的特定分布，也不需要识别每一个干净的图像样本，这大大节约了数据标注成本和分类速度。此外，本发明所用方法可以作为一种通用的后处理策略，适用于在标签带噪图像数据集上预训练的各种流行网络，以提高其分类性能。通过在典型公开数据集上的实验，证明了本发明所用方法实现了精确的图像样本统计量估计和较高的分类精度。
主权项：1.一种面向标签带噪情形的图像分类方法，其特征在于，包括：输入标签噪声图像数据；初始化层权重，并使用标签噪声图像数据训练神经网络；计算标签噪声图像样本各类估计量并推导相应的干净估计量；利用样本各类干净估计量计算类后验，并优化损失，学习权重；输出预训练网络最优参数和最优的层权重集合；利用训练好的网络进行图像分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南联合视觉科技有限公司 一种面向标签带噪情形的图像分类方法
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