[发明专利]基于深度度量学习的图片数据迭代聚类分析方法有效
| 申请号： | 201911305652.5 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111126470B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 秦永强;张发恩;纪双西;李素莹 | 申请（专利权）人： | 创新奇智（青岛）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/774 |
| 代理公司： | 深圳珠峰知识产权代理有限公司 44899 | 代理人： | 黄伟 |
| 地址： | 266200 山东省青岛市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度度量学习的图片数据迭代聚类分析方法，包括如下步骤：获取多组带有图片分类标签的样本图片数据集；将各所述样本图片数据集作为一深度度量学习网络的输入，训练形成一图片嵌入特征提取器；将待分析的图片数据集输入到所述图片嵌入特征提取器中，输出所述图片数据集中的每一张图片对应的图片嵌入特征向量feat；根据每张所述图片对应的所述图片嵌入特征向量feat，并利用渐进式聚类算法，对所述图片数据集进行迭代聚类分析，最终输出对所述图片数据集的聚类分析结果，本发明利用聚类分析方法，实现了对待分析的图片数据集中的图片数据的自动标注，降低了标注成本、提高了数据标注的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 度量 学习 图片 数据 聚类分析 方法 | ||
【主权项】：
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