[发明专利]一种基于深度贝叶斯学习的图像标记估计方法在审
| 申请号： | 202010734902.3 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN112001422A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 李绍园;侍野 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/36;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李淑静 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度贝叶斯学习的图像标记估计方法，包括以下步骤：1)获取图像数据，将图像分发给网络上的标注者进行预标注，构造图像众包标记数据集；2)对图像做特征预提取处理，获得图像的fisher vector特征表示；3)搭建深度表示学习网络，构建标注生成过程的深度贝叶斯模型；4)将图像fisher vector特征及众包标记输入深度贝叶斯模型，基于图像和参数联合概率似然构造变分下界损失函数；5)基于自然梯度随机变分推断，端到端地对深度贝叶斯模型进行训练；6)返回模型输出的图像真实标记估计及各标注者的混淆矩阵。本发明克服了EM迭代式训练的低效率和非贝叶斯学习不可解释性的问题，提高了图像标记估计的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 贝叶斯 学习 图像 标记 估计 方法 | ||
【主权项】：
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