基于区域分割的图像标注技术研究

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随着技术的发展,数字图像的数量大幅增长,人们需要对这些图片进行高效的管理,因此产生了图像自动标注的需求。之前的图像自动标注大多采用颜色、纹理等低层特征,随着深度学习领域的发展,人们将深度网络用于图像的自动标注,标注效果大幅提高。本文在利用深度学习进行图像标注的基础上,尝试了几种方式来对图像进行划分,以提高标注效果。本文的主要贡献有三个方面。1.基于Attention机制进行图像标注,并针对Attention机制不能聚焦的问题,提出了proposal指导Attention的算法,降低Attention分散区域的权重,增加Attention聚焦区域的权重,使得标注的针对性更强。加入proposal之后,我们在数据集VOC2007上进行了实验,图像的准确率从0.66提高到0.69,召回率从0.49提高到0.60,F1指标从0.56提高到0.64,取得了较为明显的效果。2.尝试先用无监督生成proposal的方法对图片进行分割,针对选择出的proposal,用深度网络提取特征,来对该proposal打标签,然后合并得到整幅图的标签。本文在三个公开数据集VOC2007、VOC2012和MIRFLICKR-25K上进行了实验,MAP(mean average precision)值分别为92.29、91.09和74.14,在该领域处于领先位置,和类似算法HCP-2000C相比,在数据集VOC2007和VOC2012上,MAP值分别提高了7.09%和6.89%,充分证明了我们方法的有效性。3.在遥感图像标注方面,不同于常规的低层特征,本文利用深度网络对遥感图像进行特征提取,且提出了规则划分的划分方法,兼顾了遥感图像中不同尺寸的目标。我们在越南的高清遥感图像上截取了部分图片进行实验,相比之前的方法,在小目标标注的准确率上有显著提高。本文在自然图像、遥感图像上尝试了不同的分割方式,使得标注可以有针对性地进行,研究成果具有很好的理论和应用价值。
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