[发明专利]基于粗-细粒度多图多标签学习的场景图像标注方法有效
| 申请号： | 202010459805.8 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111461265B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 赵宇海;王业江;印莹 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V20/00;G06V10/26;G06T3/40 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于粗‑细粒度多图多标签学习的场景图像标注方法，涉及图像分类技术领域。该方法首先获得原始场景图像数据集与对应的标签集，并对原始场景图像数据集进行数据预处理得到多图数据结构即图包；定义基于图核的图级分值函数和每个标签的包级分值函数；构建基于排序损失的目标函数；通过次梯度下降算法优化基于排序损失的目标函数，得到每个标签的最优权重值，进而构建图级和包级的分类器，从而实现对未知多图数据包的标签集和包中图的标签集进行预测，完成场景图像的标注。本发明方法基于定义的图级和包级分值函数，允许在粗粒度(包级)和细粒度(包中的图)上同时进行标签预测，扩展了传统多图多标签分类的范畴。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 细粒度 多图多 标签 学习 场景 图像 标注 方法 | ||
【主权项】：
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