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龍圖騰網(wǎng)恭喜多點(diǎn)(深圳)數(shù)字科技有限公司申請的專利數(shù)據(jù)集清洗方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114676276B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202210224634.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)數(shù)據(jù)集清洗方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)是由鄧澤露;徐克勤;劉鵬飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-09向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本數(shù)據(jù)集清洗方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開的實(shí)施例公開了數(shù)據(jù)集清洗方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取訓(xùn)練圖像樣本初始集和驗(yàn)證圖像樣本集；利用訓(xùn)練圖像樣本初始集確定初始圖像分類模型、初始分類準(zhǔn)確度和訓(xùn)練圖像樣本集；將初始圖像分類模型確定為參照圖像分類模型，以及將初始分類準(zhǔn)確度的值確定為參照分類準(zhǔn)確度的值，以及將訓(xùn)練圖像樣本初始集確定為訓(xùn)練圖像樣本參照集；利用訓(xùn)練圖像樣本集進(jìn)行迭代訓(xùn)練，以及確定目標(biāo)圖像分類模型和目標(biāo)訓(xùn)練圖像樣本集。該實(shí)施方式可以自動(dòng)清洗原始圖像分類數(shù)據(jù)集中的臟數(shù)據(jù)，提高清洗效率和數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，從而提升圖像分類模型的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)數(shù)據(jù)集清洗方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)據(jù)集清洗方法，包括：獲取訓(xùn)練圖像樣本初始集和驗(yàn)證圖像樣本集，其中，所述訓(xùn)練圖像樣本初始集中的訓(xùn)練圖像樣本包括訓(xùn)練圖像和分類標(biāo)簽，所述驗(yàn)證圖像樣本集中的驗(yàn)證圖像樣本包括驗(yàn)證圖像和分類標(biāo)簽；基于所述訓(xùn)練圖像樣本初始集確定初始圖像分類模型、初始分類準(zhǔn)確度和訓(xùn)練圖像樣本集；將所述初始圖像分類模型確定為參照圖像分類模型，以及將所述初始分類準(zhǔn)確度的值確定為參照分類準(zhǔn)確度的值，以及將所述訓(xùn)練圖像樣本初始集確定為訓(xùn)練圖像樣本參照集；利用訓(xùn)練圖像樣本集，執(zhí)行以下訓(xùn)練步驟：利用訓(xùn)練圖像樣本集對原始圖像分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像分類模型；確定圖像分類模型對所述驗(yàn)證圖像樣本集的分類準(zhǔn)確度；響應(yīng)于確定分類準(zhǔn)確度小于等于參照分類準(zhǔn)確度，將參照圖像分類模型確定為目標(biāo)圖像分類模型，以及將訓(xùn)練圖像樣本參照集確定為目標(biāo)訓(xùn)練圖像樣本集；其中，利用初始圖像分類模型對所述訓(xùn)練圖像樣本初始集進(jìn)行清洗，得到訓(xùn)練圖像樣本集，包括以下步驟：第一步，對訓(xùn)練圖像樣本初始集中的每個(gè)訓(xùn)練圖像樣本執(zhí)行以下清洗步驟：第一子步驟，將所述訓(xùn)練圖像樣本中的訓(xùn)練圖像輸入所述初始圖像分類模型，得到分類信息組；第二子步驟，從所述分類信息組中選擇滿足預(yù)設(shè)條件的分類信息作為目標(biāo)分類信息；第三子步驟，響應(yīng)于確定所述目標(biāo)分類信息包括的分類標(biāo)簽與所述訓(xùn)練圖像樣本包括的分類標(biāo)簽相同，將所述訓(xùn)練圖像樣本作為清洗訓(xùn)練圖像樣本加入清洗訓(xùn)練圖像樣本集；第四子步驟，響應(yīng)于確定所述目標(biāo)分類信息包括的分類標(biāo)簽與所述訓(xùn)練圖像樣本包括的分類標(biāo)簽不相同，且所述目標(biāo)分類信息包括的分類概率大于等于設(shè)定的第一閾值，將所述訓(xùn)練圖像樣本包括的分類標(biāo)簽更新為所述目標(biāo)分類信息包括的分類標(biāo)簽，以及將更新后的訓(xùn)練圖像樣本作為清洗訓(xùn)練圖像樣本加入清洗訓(xùn)練圖像樣本集；第五子步驟，響應(yīng)于確定所述目標(biāo)分類信息包括的分類標(biāo)簽與所述訓(xùn)練圖像樣本包括的分類標(biāo)簽不相同，且所述目標(biāo)分類信息包括的分類概率小于所述第一閾值，且所述訓(xùn)練圖像樣本包括的分類標(biāo)簽對應(yīng)的分類概率大于等于設(shè)定的第二閾值，將所述訓(xùn)練圖像樣本作為清洗訓(xùn)練圖像樣本加入清洗訓(xùn)練圖像樣本集；第二步，確定清洗訓(xùn)練圖像樣本集為訓(xùn)練圖像樣本集。

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