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ASSL Method and Apparatus for Open set Object Detection by combining Multi-branch Tree and ASSL

机译:通过结合多分支树和ASSL进行开放集对象检测的ASSL方法和装置

摘要

Provided are a method and a device for detecting an open set object by combining a multi-branch tree and ASSL. The method for detecting an open set object by combining a multi-branch tree and ASSL of the present invention comprises the steps of: training an object detection deep learning model through a multi-branch tree structure by using active semi-supervised learning; and generating subclasses for each object having ambiguity within each class by using information obtained through ambiguity due to a difference in feature information for each object within the same class. Therefore, the object detection deep learning model can be used in various environments with different data features.
机译:提供了一种通过组合多分支树和ASSL来检测开放集对象的方法和设备。本发明的通过结合多分支树和ASSL来检测开放集对象的方法包括以下步骤:通过使用主动半监督学习通过多分支树结构训练对象检测深度学习模型;通过使用由于针对同一类别内的每个对象的特征信息的差异而通过歧义获得的信息,为每个类别内具有歧义的每个对象生成子类。因此,对象检测深度学习模型可以在具有不同数据特征的各种环境中使用。

著录项

  • 公开/公告号KR20200057848A

    专利类型

  • 公开/公告日2020-05-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利号KR20180141117

  • 发明设计人 RHEE PHILL KYU;

    申请日2018-11-15

  • 分类号G06N3/08;G06K9;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 11:06:58

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