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申请/专利权人：复旦大学附属华山医院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的息肉检测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：使用源域报告图像训练基础息肉检测模型；使用训练后的基础息肉检测模型从无标签的目标域视频中提取伪标签样本，所述伪标签样本包括阳性伪标签样本以及硬阴性样本；使用混合了硬阴性样本的源域报告图像重新训练基础息肉检测模型，再使用阳性伪标签样本对基础息肉检测模型进行微调。本发明所公开的技术方案提升了息肉检测及其数据集建立的精确度和可靠性，同时降低了标注成本。
主权项：1.一种基于深度学习的息肉检测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、使用源域报告图像训练基础息肉检测模型；步骤2、使用训练后的基础息肉检测模型从无标签的目标域视频中提取伪标签样本，所述伪标签样本包括阳性伪标签样本以及硬阴性样本，其中，阳性伪标签样本包含不同拍摄角度和光照条件下的息肉，硬阴性样本包含各种误导性噪音；步骤3、使用混合了硬阴性样本的源域报告图像重新训练基础息肉检测模型，再使用阳性伪标签样本对基础息肉检测模型进行微调。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学附属华山医院 一种基于深度学习的息肉检测模型训练方法
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