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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种用于目标检测的主动学习样本挑选方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115393664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210897312.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种用于目标检测的主动学习样本挑选方法是由阮系标;宋海川;马利庄设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于目标检测的主动学习样本挑选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于目标检测的主动学习样本挑选方法，其特点是采用主动学习的方法，在每轮利用目标检测模型已学习到的知识为目标检测模型挑选不确定度高的样本数据，加入已标注数据集对目标检测模型进行再训练，具体包括：1预测未标注数据集的不确定度；2提取候选集的图像有效信息；3挑选少数类样本等步骤。本发明与现有技术相比具有能够有效地对未标注数据集进行筛选，将难识别的样本和具有广泛代表性的未标注样本挑选出来加以标注，以此增强同样已标注样本数量下的情况下，利用主动学习的方法来挑选出具有类别代表性的样本和难以识别的样本，进一步提高了目标检测模型的泛化能力，方法简便，使用效果好，具有一定的应用前景。

本发明授权一种用于目标检测的主动学习样本挑选方法在权利要求书中公布了：1.一种用于目标检测的主动学习样本挑选方法，其特征在于采用主动学习的方法，在每轮利用目标检测模型已学习到的知识为目标检测模型挑选不确定度高的样本数据，加入已标注数据集对目标检测模型进行再训练，该方法具体包括以下步骤： 步骤1：目标检测模型预测未标注数据集的不确定度 1-1：针对未标注数据集随机选择1000张样本进行标注，作为所使用的目标检测模型的初始训练集，使得目标检测模型学习到初始训练集中样本数据特征，并将训练后的目标检测模型作为主动学习的挑选器； 1-2：利用已训练的目标检测模型，固定其模型参数，对已标注数据集进行图像示例特征提取，记录图像示例特征的预测分类结果和置信分数，并对图像内部示例特征进行相似度比较，去除相似度较高的示例特征，仅保留特征相似度较低的示例特征，以此提高单张图像的有效信息占比； 1-3：在步骤1-2去除图像内部冗余信息的基础上，对已标记数据集进行图像特征聚类，对不同类别下的图像特征进行相似度计算，并从每个分类下选出至少30%的图像特征作为后续插值计算所使用的图像特征； 1-4：利用已训练的目标检测模型，对未标注数据集进行图像特征提取，并在输出预测结果前与步骤1-3中选出的已标记数据集图像特征逐一进行插值，插值占比为未标记数据特征的40%，将插值后的特征输入到目标检测模型head部分进行结果预测输出，预测结果与被插值已标记图像的预测结果的每个分类置信分数相减并取绝对值，累加每个分类的计算结果，得到该未标记图像的不确定度，对整个未标记数据集进行上述操作，将所得到的不确定度进行排序，得到难辨别的图像样本为图像候选集； 步骤2：提取图像候选集的图像有效信息 2-1：对图像候选集的图像特征进行相似度过滤，每次输入一张图像的所有示例特征和其分类置信分数，累加置信分数得到图像内特征不确定度，再对图像内的特征不确定度进行排序，得到该图像的示例候选集； 2-2：对图像的示例候选集进行循环筛选，每轮选择最高不确定度的特征加入正式集，并从示例候选集中删除该示例特征，然后计算示例集中其余示例与本轮所选示例之间的距离，并设定相似度阈值60%，超出阈值的示例视为相似度较高示例从示例候选集中删除，重复上述操作，直至图像示例候选集为空，得到该图像最终的示例集合； 2-3：对每张图像重复操作步骤2-2，得到剔除图像内部冗余信息的未标注数据集，更新每张图像的不确定度并排序； 步骤3：多示例方法挑选少数类样本 3-1：每轮已标记图像中统计示例类别和次数，并对这些示例划分类别，根据次数分为少数类和多数类； 3-2：采用多示例方法挑选出具有少数类样本的图像； 3-3：将难识别的示例视为少数类样本，并将其图像选入少数类集中； 3-4：根据步骤3-2和3-3将未标记数据集划分为少数类集和多数类集， 将本轮应取图像进行标记的额度倾向少数类集分配，即少数类集取60%，多数类集取40%，若少数类集为空或取不满标记额度的60%，则全由多数类集中获取，以此得到目标检测模型下一轮训练所需要的样本。

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