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公开(公告)号：CN116091887A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211734860.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/047 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督的目标检测模型训练方法及装置，其中方法包括：获取目标环境下的原始三维点云数据和部分标记的三维点云数据；预设多个锚点框，并根据所述多个锚点框对应的点云密度进行筛选以得到对应的第一候选框；对所述对应的第一候选框进行动态调整，以便对所述对应的第一候选框进行筛选，以得到对应的弱伪标签；对所述原始三维点云数据和所述部分标记的三维点云数据进行筛选处理，以得到对应的第二候选框，并根据真实标记框进行伪标签提纯，以得到强伪标签；根据所述弱伪标签和所述强伪标签对预先设置的神经网络进行训练，以得到训练好的目标检测模型，从而减少了人力和时间成本。
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