[发明专利]基于改进自监督特征学习的摄影图像美学风格分类方法在审

专利信息
申请号: 202111393879.7 申请日: 2021-11-23
公开(公告)号: CN114140645A 公开(公告)日: 2022-03-04
发明(设计)人: 张桦;包尔权;张灵均;吴以凡;叶挺聪;苟若芸 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 代理人: 朱月芬
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于改进自监督特征学习的摄影图像美学风格分类方法,首先对AVA美学数据集进行预处理;然后建立改进自监督特征学习神经网络,用二分类的AVA美学数据集对改进自监督特征学习神经网络进行预训练;再提取出预训练完成的改进自监督特征学习神经网络的特征提取网络部分,并连接一个SoftMax分类器,建立分类网络模型;最后采用LSTM神经网络结构输出具体的数据增强策略,得到分类精度最佳的摄影图像美学分类模型。本发明采用改进自监督特征学习模型进行预训练,学习到更好的美学特征,从数据集中寻找最佳数据增强策略,得到最佳的摄影图像美学分类模型。
搜索关键词: 基于 改进 监督 特征 学习 摄影 图像 美学 风格 分类 方法
【主权项】:
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