[发明专利]基于图像属性学习的弱监督目标检测方法有效
| 申请号： | 202110046109.9 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112861917B | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 宋凌云;李伟;尚学群;彭杨柳;李建鳌;俞梦真;贺梦婷;李战怀 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于图像属性表示学习的弱监督目标检测方法，属于图像处理技术领域。依次包括：标签文本描述数据处理、图像特征的提取及目标建议框的提取、标签文本的特征构建、基于文本和图像特征融合的伪ground‑truth挖掘、图像属性学习和预测模块、目标分类和目标建议框回归。本发明通过图像属性学习增加了目标分类的可解释性，通过利用文本特征和图像特征融合使得挖掘到的伪ground‑truth更加准确，提升了弱监督模型检测的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图像 属性 学习 监督 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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