[发明专利]一种基于深度学习的含噪数据下的多标签图像识别方法有效
| 申请号： | 202310299402.5 | 申请日： | 2023-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN116012569B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 陈添水;徐志华;黄衍聪;柯梓铭;付晨博;范耀洲;杨志景 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/20 | 分类号： | G06V10/20;G06N3/08;G06V10/24;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/84 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 高棋 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的含噪数据下的多标签图像识别方法，包括获取多标签含噪数据集并进行预处理；建立双分支多标签修正神经网络模型；将预处理后的多标签含噪数据集输入双分支多标签修正神经网络模型中进行对比学习训练，获得优化后的双分支多标签修正神经网络模型；获取待修正的含噪图片，利用优化后的双分支多标签修正神经网络模型对待修正的含噪图片进行修正，根据修正标签对待修正的含噪图片进行图像识别；本发明能够对多标签含噪数据集进行标签修正，节省人力物力成本，实现对数据资源的高效利用；同时预测结果更具有鲁棒性；另外，本发明根据对训练图片的预测值规定了上下界，能够减弱噪声，避免对噪声的过拟合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 数据 标签 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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