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METHOD FOR EXPLAINABLE ACTIVE LEARNING, TO BE USED FOR OBJECT DETECTOR, BY USING BAYESIAN DUAL AUTOENCODER AND ACTIVE LEARNING DEVICE USING THE SAME

机译:用于说明主动学习的方法,用于用于对象检测器,通过使用相同的贝叶斯双自动化器和主动学习设备

摘要

Processes of explainable active learning, for an object detector, by using a Bayesian dual encoder is provided. The processes include: (a) inputting test images into the object detector to generate cropped images, resizing the test images and the cropped images, and inputting the resized images into a data encoder to output data codes; (b) (b1) one of (i) inputting the test images into the object detector, applying Bayesian output embedding and resizing the activation entropy maps and the cropped activation entropy maps, and (ii) inputting resized object images and applying the Bayesian output embedding and (b2) inputting the resized activation entropy maps into a model encoder to output model codes; and (c) (i) confirming reference data codes, selecting specific test images as rare samples, and updating the data codebook, and (ii) confirming reference model codes and selecting specific test images as hard samples.
机译:提供了通过使用贝叶斯双编码器来实现对象检测器的可解释主动学习的过程。 该过程包括:(a)将测试图像输入到对象检测器以生成裁剪图像,调整测试图像和裁剪图像的大小,并将调整大小的图像输入到数据编码器中以输出数据代码; (b)(b1)(i)中的一个将测试图像输入到对象探测器中,应用贝叶斯输出嵌入并调整激活熵映射和裁剪激活熵映射的大小大小,以及(ii)输入调整大小的对象图像并应用贝叶斯输出 嵌入和(B2)将调整大小的激活熵映射输入到模型编码器中以输出模型代码; (c)(i)确认参考数据代码,选择特定的测试图像作为罕见样本,并更新数据码本,并更新(ii)确认参考模型代码并选择特定的测试图像作为硬样品。

著录项

  • 公开/公告号EP3907654A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 STRADVISION INC.;

    申请/专利号EP20210153164

  • 申请日2021-01-25

  • 分类号G06K9;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-24 22:09:58

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