一种电力巡检目标检测模型半监督训练伪标签增强方法

本发明公开了一种电力巡检目标检测模型半监督训练伪标签增强方法，涉及模型训练技术领域，解决了现有技术中伪标签往往受到噪声和错误标签的影响，导致模型训练效果不佳的问题。本发明首先构建一个包含多个节点和边的目标图，并将图神经网络输入目标图中，并对每个节点进行二分类，筛选出高质量的伪标签；然后通过最小化损失函数来优化模型参数；最后将经过图神经网络筛选后的伪标签被输入到学生模型中，与标注数据一起进行训练。总之，本发明通过引入图神经网络对伪标签进行筛选，显著提升了半监督学习中的伪标签质量，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。整体上，本发明优化了伪标签生成过程，增强了智能巡检系统的效率和精度。