一种图像自动分类器的可靠性评估系统

摘要

本发明公布了一种图像自动分类器的可靠性评估系统，解决目前机器学习模型缺乏对自身预测结果的评估把握能力。系统基于目标前景区域及其邻接的环目标区域的子域预测结果的变异性差异程度对预测可靠程度进行定量评价。系统包括：数据预处理模块、虚拟微动器、分类模型、以及置信度评价器。本发明能够实时地对每一组预测结果进行实时的可靠程度的定量评价，可用于临床辅助诊断系统、自动驾驶系统等计算机视觉决策领域。