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申请/专利权人：纪念斯隆-凯特林癌症中心
申请日：2018-07-13
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117975109A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06N3/0895;G06N3/09
优先权：["20170714 US 62/532,795"]
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：提供了用于训练和使用图像分类器的系统和方法。可以从被注释为第一类型或第二类型的图像的相应块中生成多个点。可以将与所述第二类型的图像相对应的所述点聚类为两个聚类。可以将所述两个聚类中的第一聚类标识为更靠近与被注释为所述第一类型的图像相对应的点。可以将所述第一聚类中的点分配给正类，可以将所述第二聚类中的点分配给负类，并且可以将与被注释为所述第一类型的图像相对应的点分配给锚类。可以基于各种类中的点生成多个三元组。可以基于所述三元组的损失函数来调整图像分类器的参数。
主权项：1.一种训练图像分类器的方法，所述方法包括：由包括一个或多个处理器的设备从相应的块中生成多个点，所述相应的块是从被注释为第一类型或第二类型的图像中生成的；由所述设备使用聚类算法将与被注释为所述第二类型的图像相对应的点聚类为两个聚类；由所述设备标识所述两个聚类中的第一聚类，所述第一聚类比所述两个聚类中的第二聚类更靠近与被注释为所述第一类型的图像相对应的点；由所述设备将所述第一聚类中的点分配给正类、将所述第二聚类中的点分配给负类、并且将与被注释为所述第一类型的图像相对应的点分配给锚类；由所述设备生成多个三元组，每个三元组包括来自所述锚类的相应点、来自所述正类的相应点、和来自所述负类的相应点；由所述设备计算所述多个三元组的损失函数；以及由所述设备基于所述损失函数来调整图像分类器的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 纪念斯隆-凯特林癌症中心 弱监督的图像分类器
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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