[发明专利]一种基于DCGAN和GCN的多标签图像识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110713085.8 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113378965B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 刘嵩;来庆涵;周梓涵 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提出了一种基于DCGAN和GCN的多标签识别算法，包括：基于GAN模型构建DCGAN模型，基于DCGAN模型生成相似图像；基于迁移的CNN算法提取特征，将DCGAN模型的神经网络的参数迁移到CNN算法中对多标签图像进行特征提取，利用GCN算法通过训练标签之间的关系图生成类别标签分类器；通过深度卷积生成对抗网络生成数据预训练模型，将预训练模型的卷积神经网络的参数迁移到目标任务中来微调网络，以得到更准确的图像识别效果。同时在生成图像时，增加了随机噪声，这能够增加预训练模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dcgan gcn 标签 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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