[00274998]基于多示例多标记学习的数字图像标注方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201310084956.X
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
南京大学
进入空间
所在地：江苏南京市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明针对数字图像往往具有复杂语义，而基于单示例的技术无法对其进行有效表达和学习等技术问题，公开了一种基于多示例多标记学习的数字图像标注方法，包括：初始化标注模型；从数据集合中随机选择一幅图像以及该图像的一个相关标记，并确定该标记的代表示例；通过随机采样获得一个排在相关标记前面的不相关标记，并确定该不相关标记的代表示例；针对该图像，相关标记以及不相关标记构成的三元组进行梯度下降更新模型。本发明利用随机梯度下降算法进行在线学习，大大降低了时间和内存开销，从而既保证了标注的精确度，又提高了标注效率。
本发明针对数字图像往往具有复杂语义，而基于单示例的技术无法对其进行有效表达和学习等技术问题，公开了一种基于多示例多标记学习的数字图像标注方法，包括：初始化标注模型；从数据集合中随机选择一幅图像以及该图像的一个相关标记，并确定该标记的代表示例；通过随机采样获得一个排在相关标记前面的不相关标记，并确定该不相关标记的代表示例；针对该图像，相关标记以及不相关标记构成的三元组进行梯度下降更新模型。本发明利用随机梯度下降算法进行在线学习，大大降低了时间和内存开销，从而既保证了标注的精确度，又提高了标注效率。
