【技术实现步骤摘要】
一种用于目标识别的后验概率调整方法及装置
本专利技术一般地涉及目标识别
，特别是涉及一种用于目标识别的后验概率调整方法及装置。
技术介绍
目标识别，即确定待识别样本的类别。目标识别网络训练过程中，训练数据集多数存在长尾问题，长尾问题即小部分类别包含训练数据集样本数量多，称为头部类，大部分类别包含训练数据集样本数量少，称为尾部类。基于存在长尾问题的训练数据集训练目标识别网络，导致训练后的目标识别网络识别测试集中每一样本时，得到测试集中每一样本在每一类别中的后验概率严重偏向于头部类，使得测试集中每一样本的识别结果倾向于头部类样本，降低了测试集目标识别的准确率。其中，后验概率为一个待识别样本属于某一类别的概率。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供一种用于目标识别的后验概率调整方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供一种用于目标识别的后验概率调整方法，方法包括：获取测试集中每一类别中待识别样本的后验概率；基于测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，调整后验概率得...
【技术保护点】
1.一种用于目标识别的后验概率调整方法，其中，所述方法包括：/n获取测试集中每一类别中待识别样本的后验概率；/n基于所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，调整所述后验概率得到校准后验概率，以提高包含训练数据集样本数量少的类别的后验概率。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于目标识别的后验概率调整方法，其中，所述方法包括：
获取测试集中每一类别中待识别样本的后验概率；
基于所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，调整所述后验概率得到校准后验概率，以提高包含训练数据集样本数量少的类别的后验概率。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，调整所述后验概率得到校准后验概率，包括：
基于所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，确定所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率均值及方差；
根据所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率均值及方差，重新计算所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，作为所述校准后验概率。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率均值及方差，重新计算所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，作为所述校准后验概率，通过第一校准后验概率计算函数实现，所述第一校准后验概率计算函数公式为：
其中，P′为所述测试集中每一类别中待识别样本的校准后验概率，P为所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，u为所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率均值，M为所述测试集中待识别样本的所有类别数，δ为所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率方差。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，调整所述后验概率得到校准后验概率，包括：
基于所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，对所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率排序，得到所述测试集中每一类别中待识别样本属于该类别的后验概率的排序索引；
基于所述排序索引，重新计算每一类别中待识别样本的后验概率，作为校准后验概率。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述排序索引，重新计算所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，作为校准后验概率，通过第二校准后验概率计算函数得到，所述第二校准后验概率计算函数公式为：
其中，q为所述测试集中每一类别c中待识别样本xi的校准后验概率，为所述测试集中每一类别c中待识别样本xi属于该类别的后验概率的排序索引，M为所述测试集中待识别样本的所有类别数。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，调整所述后验概率得到校准后验概率，包括：
基于所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率，确定所述测试集中每一类别中待识别样本的后验概率均值及方差...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋仁杰，赵博睿，周博言，崔权，谢烟平，陈钊民，魏秀参，
申请(专利权)人：南京旷云科技有限公司，徐州旷视数据科技有限公司，北京旷视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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