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公开(公告)号：CN119380003A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411942834.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种基于置信度驱动的增量目标检测方法，所述方法包括：使用旧模型对新图像生成区域级别的伪标签，用于标记新图像中旧类别目标物体的区域；将新图像的真实标签与生成的伪标签结合，形成扩充的检测目标类别标注，用于新模型的训练；通过旧模型对新图像生成像素级别的置信度值，并与扩充的标签合并，修正新模型中的背景区域；对新模型进行训练，通过区域级别的伪标签和像素级别的置信度值蒸馏，保持对旧类别的检测，同时学习新类别。本发明方法具有计算成本低、易于集成的优点，适用于大规模增量目标检测场景。
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