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一种基于先验信息的语义补充网络的多标签图像分类方法

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本发明提供一种基于先验信息的语义补充网络识别多标签图像的方法，所述方法包括如下步骤：首先，获取待分类的多标签图像，并对上述图像进行特征提取，得到图像特征信息。将上述得到的图像特征信息进行提取，得到高级语义信息，并将其输入多视角网络进行信息提取，得到细节语义信息。将上述所得输入到长短时记忆网络LSTM中，将所得输出作为语义补充模块的先验信息。之后通过多次调用语义补充模块，每次获得当前模型的输出结果。最后融合每一次模型的输出结果，获得最终的标签分布，输出最终结果；本发明通过将先验信息和语义补充模型相结合的方法应用到多签图像的识别中，提高了多标签图像识别的分类精度。

著录项

公开/公告号CN113971743A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-25

原文格式PDF
申请/专利权人华东理工大学;
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申请/专利号CN202110569782.0
发明设计人王喆;李冬冬;方仲礼;杨孟平;杜文莉;杨海;
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申请日2021-05-24
分类号G06V10/764(20220101);G06V20/70(20220101);G06V10/82(20220101);G06V10/80(20220101);G06N3/04(20060101);
代理机构
代理人
地址 200237 上海市徐汇区梅陇路130号
入库时间 2023-06-19 14:00:21

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