[发明专利]基于直推式半监督深度学习的多标签图像分类方法在审
| 申请号： | 202210503639.6 | 申请日： | 2022-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN114882279A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 石伟伟;吴少峰;黑新宏;赵志强;王晓帆;鲁晓锋;费蓉 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 徐瑶 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开的基于直推式半监督深度学习的多标签图像分类方法，具体为：1)准备多标签图像训练样本集，将训练样本集划分为有标注训练样本集和无标注训练样本集；2)构建类共生关系图；3)根据类共生关系图搭建网络模型；4)构造带置信度的互相关熵分类损失函数；5)构造带置信度的分类概率约束函数；6)构造带置信度的类别‑特征相关性目标函数；7)构造总的目标函数；8)根据步骤7)构造的总的目标函数，并结合直推式半监督学习原理，训练步骤3)中所搭建的网络模型；9)将待分类的多标签图像输入到步骤8)训练好的网络模型，在分类层得到该图像的预测类别。该方法能够学习到更具有类别相关性的特征向量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 直推式半 监督 深度 学习 标签 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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