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[发明专利]图像多标签分类方法和装置-CN202110018973.8有效
发明人：李雪;李锐;王建华 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供的图像多标签分类方法和装置，方法包括：将包括有若干个待分类对象的待分类图像输入到预先训练好的CNN中，输出每一个待分类对象分别对应的标签概率集；所述标签概率集中包括该待分类对象对应至少一个标签的概率；根据输出的每一个待分类对象分别对应的标签概率集，生成若干个标签序列；所述标签序列中包括每一个待分类对象分别对应一个标签的概率；将生成的若干个所述标签序列输入到预先训练好的RNN中，输出所述待分类图像中具有依赖关系的分类标签
图像标签分类方法装置

[发明专利]多标签图像分类方法、装置、设备及存储介质-CN201810735861.2在审
发明人：魏秀参;刘威威 -专利权人：南京旷云科技有限公司;徐州旷视数据科技有限公司;北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的多标签图像分类方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。该多标签图像分类方法包括：提取待处理图像的第一特征图像；对第一特征图像进行第一降维处理与第一分类处理生成第一标签分类预测结果；对第一特征图像进行特征提取，生成第二特征图像；对第二特征图像进行第二降维处理与第二分类处理生成第二标签分类预测结果，所述第二标签分类预测结果用于表示所述每个类别标签的第二分类结果；根据第一标签分类预测结果与第二标签分类预测结果确定待处理图像的目标预测结果，从而提高多标签图像分类的精度。
标签分类特征图像预测结果标签图像分类待处理图像存储介质分类处理降维处理目标预测结果图像处理技术分类结果类别标签特征提取

[发明专利]一种多标签图像分类方法、装置、设备及存储介质-CN202111002998.5有效
发明人：汪洋涛;范立生;夏隽娟;彭伟龙;谭伟强 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种多标签图像分类方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待分类图像，使用Python图像库将待分类图像转换为多维张量；将多维张量输入到预先训练好的分类模型中，得到待分类图像的分类结果；其中，分类模型的训练步骤包括：将待训练图像输入到Transformer网络，获取多维特征向量；获取各个图像的标签，生成标签词向量；根据多维特征向量和标签词向量进行融合处理，获取第一预测标签；根据标签词向量对分类模型进行迭代训练，并根据训练得到的分类模型获取第二预测标签；根据第一预测标签和第二预测标签，结合待训练图像的测试集，确定分类模型。本发明提高了分类效率，可广泛应用于图像处理技术领域。
一种标签图像分类方法装置设备存储介质

[发明专利]基于自然语言的论文标签补充方法、装置及存储介质-CN202211657328.1在审
发明人：郭东恩;贾子琪;周志强;郭丰硕;廖咏波;吉康毅;赵彤 -专利权人：南阳理工学院
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于自然语言的论文标签补充方法、装置、设备及存储介质，属于论文文本处理技术领域，该方法包括:获取待进行标签分类的科技文本资源；使用分层次选择方式进行分类标签选择，并获取分类标签集；基于词性分析方式，对分类标签集中元素进行扩充处理，并获取标签扩充集；基于预设的筛选方式对标签扩充集中元素进行筛选，将经筛选后标签扩充集中剩下的元素作为最终预测集；将最终预测集中元素与分类目标空间中的分类标签集进行对照，并判断最终预测集中是否有新元素出现，若存在新元素则将所述新元素加入到分类目标空间中的分类标签集中。本申请有助于为原有分类标签库提供更加科学的新标签，做到合理更新，提高论文分类标签的完善度和高适用性。
基于自然语言论文标签补充方法装置存储介质

[发明专利]基于标签描述生成的评论文本情感分类方法-CN202111123240.7有效
发明人：朱小飞;彭展望 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及互联网大数据技术领域，具体涉及基于标签描述生成的评论文本情感分类方法，包括：为各个情感标签生成对应的具有相关性和区分力的标签描述；将各个情感标签及其标签描述映射到预先建立的情感分类模型中；将待分类评论文本输入到所述情感分类模型中，由所述情感分类模型输出对应的预测情感标签；将待分类评论文本的预测情感标签作为其情感分类的结果。本发明中的评论文本情感分类方法能够在数据集不带有标签文本信息的情况下应用标签描述实现评论文本的情感分类，从而能够提高情感分类的准确性和效果。
基于标签描述生成评论文本情感分类方法

[发明专利]目标分类方法、装置、设备及存储介质-CN202111032456.2在审
发明人：陈向文;罗晓宇;陈翀;孙聪;刘逸伦 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及目标分析领域，尤其涉及一种目标分类方法、装置、设备及存储介质。方法包括：确定跟踪目标；获取对所述跟踪目标最新分类得到的、连续的M个历史分类标签，其中，M为大于1的整数；根据所述M个历史分类标签，确定对所述跟踪目标分类时标签频繁切换；获取目标分类标签，并通过所述目标分类标签对所述跟踪目标进行切换延迟处理本申请用以解决对目标进行分类时，出现分类标签频繁切换，造成分类过程不平滑的问题。
目标分类方法装置设备存储介质

[发明专利]图像标签确定方法、装置及终端-CN201810260522.3有效
发明人：张志伟;杨帆 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像标签确定方法、装置及终端，其中所述方法包括：将图像输入卷积神经网络中，确定所述图像的特征图；将所述特征图输入分类器中；其中，所述分类器中包含多个分类任务，每个分类任务为多标签分类任务或单标签分类任务；通过所述分类器中的各分类任务，分别预测所述特征图对应的标签；其中，每个标签对应一个概率值；依据概率值从预测得到的各标签中筛选所述图像的标签。本发明提供的图像标签确定方法，能够根据图像类型适应性调整图像分类方式，灵活性强且能够提升标签预测结果的准确性。
标签图像标签特征图标签分类分类器分类终端图像卷积神经网络适应性调整输入分类器图像分类图像类型图像输入预测结果预测概率筛选

[发明专利]有序分类标签确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111569162.3在审
发明人：陈梓聪;赖晓彬;汪亚男 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种有序分类标签确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取用户的特征信息；将特征信息输入有序分类神经网络模型，有序分类神经网络模型用于根据有序分类标签的等级关系和有序分类标签的等级关系所衍生的层次包含关系，确定用户在有序分类标签的等级概率；利用用户在有序分类标签的等级概率，确定用户的有序分类标签。充分利用了用户的特征信息中的等级关系，提高了用户有序分类标签的准确度。
有序分类标签确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]网络标签自动识别方法及其系统-CN201210140186.1有效
发明人：邹维;曹越;杨俊松;赵隽;柳睿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2012-05-08 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种网络标签自动识别方法及其系统，所述方法包括步骤输入用户的待识别标签；判断所述待识别标签对应的标签分类是否多于一个；如果所述待识别标签对应的标签分类只有一个，则将所述待识别标签直接划分至对应的标签分类；如果所述待识别标签对应的标签分类多于一个，则在记载所述待识别标签的源文本中搜索与各个所述标签分类相关的特征词；根据所述特征词识别所述待识别标签的标签分类。本发明提供的网络标签自动识别方法及其系统，通过对标签的来源文件进行文本搜索，根据搜索确定的特征词准确识别网络标签的分类，准确地对网络标签进行识别，据此能够对用户进行准确的广告投放和业务推荐等操作，提高用户体验
网络标签自动识别方法及其系统

[发明专利]一种多标签文本智能分类方法-CN202211479591.6有效
发明人：王进;周继聪;彭云曦;唐鑫;刘彬;杜雨露 -专利权人：湖南光线空间信息科技有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理的多标签分类领域，具体涉及一种多标签文本智能分类方法；该方法包括将文本与标签拼接后联合训练得到文本向量和标签向量；将文本向量和标签向量输入局部分层注意力模块得到交互文本特征向量和交互标签特征向量；采用MV‑MoE多视角专家分类模块对交互文本特征向量进行多视角分类，对多视角分类结果加权求和得到预测标签概率；通过标签语义融合模块对预测标签概率和交互标签特征向量进行处理，得到多标签文本分类结果；采用分类损失函数计算损失调整模型参数；本发明大大提高了模型在分类阶段的鲁棒性和准确性。
一种标签文本智能分类方法

[发明专利]一种层级标签分类模型的训练方法及装置-CN202310193427.7在审
发明人：陈莹莹;陈第 -专利权人：有米科技股份有限公司
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种层级标签分类模型的训练方法及装置，该方法包括：基于训练数据对基础层级标签分类模型进行训练输出局部文本特征训练结果及全局文本特征训练结果；根据局部文本特征训练结果及全局文本特征训练结果确定文本特征损失情况；根据文本特征损失情况，判断基础层级标签分类模型是否收敛；若是，确定训练后的基础层级标签分类模型收敛，收敛后的基础层级标签分类模型用于确定待标签分类文本的层级标签。可见，本发明提供一种层级标签分类模型训练方式，提高文本特征损失情况的准确性和可靠性，进而提高层级标签分类模型的训练精准性，从而提高层级标签分类模型的收敛及时性、可靠性和效率，以及提高层级标签的分类准确性和可靠性
一种层级标签分类模型训练方法装置

[发明专利]多标签图像分类方法、装置及电子设备-CN201810802045.9有效
发明人：魏秀参;陈钊民 -专利权人：南京旷云科技有限公司;徐州旷视数据科技有限公司;北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种多标签图像分类方法、装置及电子设备，一方面利用利用池化层和全连接层对第一特征图像进行分类，得到第一标签分类预测结果。另一方面根据全连接层的参数和第一特征图像，对第一特征图像进行特征过滤，得到第二特征图像；其中全连接层的参数和卷积层的参数是基于度量学习算法优化的；然后对第二特征图像进行池化处理，得到第二标签分类预测结果最后综合考虑第一标签分类预测结果和第二标签分类预测结果，得到目标标签分类预测结果。该方式从两个方面进行标签分类，以基于第二特征图得到的第二标签分类预测结果，对第一标签分类预测结果进行修正，减少标签组合数量，辅助提高多标签图像识别精度。
标签图像分类方法装置电子设备

[发明专利]图像标签分类网络的训练方法、图像标签分类方法及设备-CN202010603987.1在审
发明人：朱旭东;孙众毅;任玉强;潘兴甲;袁豪磊;郭晓威;黄小明;吴永坚;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像标签分类网络的训练方法、图像标签分类方法及设备，涉及人工智能领域，该方法包括：获取样本图像；通过特征提取网络对样本图像进行特征提取，得到特征提取网络输出的样本特征图；将样本特征图输入图网络分类器，得到图网络分类器输出的样本标签分类结果，图网络分类器基于目标图网络构建得到，目标图网络中的图节点对应图像标签，且不同图节点之间的边用于表征不同图像标签之间的共现概率；根据样本标签分类结果与样本图像标签之间的误差，训练特征提取网络和图网络分类器。本申请实施例中，利用图网络分类器对进行标签分类时，能够融入不同图像标签之间的关联性，有助于提高图像标签分类的效率和准确性。
图像标签分类网络训练方法设备

[发明专利]图像多标签分类方法、装置、电子设备及介质-CN202011510803.3在审
发明人：谢雨洋 -专利权人：深圳赛安特技术服务有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术，揭露一种图像多标签分类方法，包括：根据原始图像集得到训练图像集、测试图像集及多标签图像集，对训练图像集处理执行一系列计算处理，得到分类向量，对根据所述分类向量对所述训练图像集进行预测，得到预测标记，根据预测标记和多标签图像集的损失值对卷积神经网络进行优化，得到初始多标签分类模型，利用测试图像集对初始多标签分类模型进行调整，得到标准多标签分类模型，利用所述标准多标签分类模型对待分类图像进行分类处理，得到图像分类结果。本发明还涉及区块链技术，所述多标签图像集等可以存储在区块链节点中。本发明还揭露一种图像多标签分类装置、电子设备及存储介质。本发明可提高标签识别准确度。
图像标签分类方法装置电子设备介质

[发明专利]图像分类模型的训练方法、图像处理方法及装置-CN202210259027.7在审
发明人：吕永春;朱徽;王洪斌;周迅溢;曾定衡 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像分类模型的训练方法、图像处理方法及装置，用于利用有限的有标签图像训练得到更高预测准确率的图像分类模型以及准确预测图像类别。所述训练方法包括：基于有标签图像的描述文本生成跨模态图像并输入图像分类模型的第一分类器，输出跨模态图像的预测分类结果，描述文本用于描述有标签图像的图像内容；将有标签图像输入图像分类模型的第二分类器，输出有标签图像的预测分类结果；将无标签图像输入第一分类器，输出第一预测分类结果，以及将无标签图像输入第二分类器，输出第二预测分类结果；基于有标签图像的类别标签以及各图像的预测分类结果确定总预测损失；基于总预测损失调整第一分类器和第二分类器各自的网络参数
图像分类模型训练方法处理装置