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龙图腾网获悉浙江大学;浙大城市学院申请的专利一种面向图像分类的互联网数据集标签噪声比例评估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：CN116342946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310305967.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向图像分类的互联网数据集标签噪声比例评估方法是由肖翠萍;明朝燕;张婷;何梦竹;薛莲;吴明晖设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向图像分类的互联网数据集标签噪声比例评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向图像分类的互联网数据集标签噪声比例评估方法，包括如下步骤：S1：获取互联网图片数据集Web‑M，将其划分为带噪声训练集Trainnn和带噪声测试集Testnn；S2：获得包含与所述数据集Web‑M相同类别的干净测试集Testcc；本发明突破现有人工噪声评估方法在大规模互联网数据集噪声比例评估场景下所具有的局限性，在噪声训练集上训练模型，所得模型分别在干净测试集与噪声测试集上进行类别预测，利用噪声引起的准确率差异值，实现自动噪声比例估计。

本发明授权一种面向图像分类的互联网数据集标签噪声比例评估方法在权利要求书中公布了：1.一种面向图像分类的互联网数据集标签噪声比例评估方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：获取互联网图片数据集Web-M，将数据集Web-M各类别按一定比例划分为带噪声训练集和带噪声测试集，其中为类别数目，保留噪声标签，并按该标签进行各类别数据的划分； S2：获得包含与所述数据集Web-M相同类别的干净测试集； S3：以所述带噪声训练集为训练数据，训练一个类分类器； S4：基于步骤S3训练得到的类分类器在干净测试集上进行模型推理，对比给定标签与类分类器给出的预测类别，最终得到该类分类器在干净测试集上的分类准确率； S5：基于步骤S3训练得到的类分类器在带噪声测试集上进行模型推理，对比给定噪声标签与类分类器给出的预测类别，最终得到该类分类器在带噪声测试集上的分类准确率； S6：对比基于步骤S4、S5获得的所述类分类器在干净测试集上的分类准确率，以及在带噪声测试集上的分类准确率，得到Web-M网络数据集的噪声比例的估计值； 类分类器在干净测试集与带噪声测试集上的分类准确率、之间的差值为，其中; 基于和，可进一步得到Web-M网络数据集的噪声比例的估计值，其中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;浙大城市学院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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