预训练任务模型调整处理方法、装置、电子设备和介质
申请人信息
- 申请人:北京航空航天大学杭州创新研究院
- 申请人地址:310051 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号
- 发明人: 北京航空航天大学杭州创新研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 预训练任务模型调整处理方法、装置、电子设备和介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410101911.7 |
| 申请日 | 2024/1/25 |
| 公告号 | CN117636100A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G06V10/774 |
| 权利人 | 北京航空航天大学杭州创新研究院 |
| 发明人 | 胡征慧; 许文帅; 刘庆杰; 王蕴红 |
| 地址 | 浙江省杭州市滨江区长河街道创慧街18号 |
摘要文本
本公开的实施例公开了预训练任务模型调整处理方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：根据未标注图像集合，生成标注图像组集合；生成标注特征向量组集合；根据标注图像组集合，确定聚类类别信息；生成未标注特征向量集合；对未标注特征向量集合进行聚类处理；生成聚类中心信息集合；生成标注图像中心信息集合；根据聚类中心信息集合和标注图像中心信息集合，确定校准中心信息集合；根据校准中心信息集合，生成特征向量组集合；确定伪标签特征向量组集合；确定扩展标签图像组集合；对预训练任务模型进行调整处理。该实施方式可以减少计算机处理器资源的浪费，缩减所选择数据的类别分布与总体样本的类别分布偏差。
专利主权项内容
1.一种预训练任务模型调整处理方法，包括：获取未标注图像集合；根据所述未标注图像集合，生成标注图像组集合；根据预先训练的图像特征生成模型和所述标注图像组集合，生成标注特征向量组集合；根据所述标注图像组集合，确定所述未标注图像集合对应的聚类类别信息；根据所述图像特征生成模型和所述未标注图像集合，生成未标注特征向量集合；根据所述聚类类别信息，对所述未标注特征向量集合进行聚类处理，得到未标注特征向量组集合；根据所述未标注特征向量组集合，生成聚类中心信息集合；根据所述标注特征向量组集合，生成标注图像中心信息集合；根据所述聚类中心信息集合和所述标注图像中心信息集合，确定校准中心信息集合，其中，所述聚类中心信息集合中的聚类中心信息对应所述标注图像中心信息集合中的标注图像中心信息；根据所述校准中心信息集合，生成特征向量组集合，其中，所述特征向量组集合中的特征向量组对应所述校准中心信息集合中的校准中心信息；根据所述特征向量组集合和所述未标注特征向量组集合，确定伪标签特征向量组集合，其中，所述伪标签特征向量组集合中的伪标签特征向量组对应所述未标注特征向量组集合中的未标注特征向量组；根据所述伪标签特征向量组集合和所述标注特征向量组集合，确定扩展标签图像组集合；根据所述扩展标签图像组集合，对预训练任务模型进行调整处理。 （来 自 ）