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公开(公告)号：CN117557837A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311476350.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗大损失值样本的弱监督多标签分类方法，包括以下步骤：步骤1：将待测图片输入至预测模块进行预测，并输出图片中的各类别存在概率；步骤2：将待测图片输入至目标预处理模块进行预处理，并随机保留一个正确的标签；步骤3：计算模块结合所述预测模块和目标预处理模块的输出，对每张图片和每个类别计算贝叶斯损失值，并进行排序，对其中较大的损失值且目标值为位置类别的，改变其目标值并重新进行计算；通过该方法能够解决如何为一个没有完全标注的数据进行多标签分类的问题，并且在保证正确率的情况下，降低人工标注数据集的成本。
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