【摘 要】
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针对实际应用中诸多数据集标签部分缺失、无定位标注等问题,提出了基于多尺度特征卷积神经网络的弱监督定位方法,其核心思想利用神经网络分层的特性,在多层卷积层上使用梯度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目-求解大规模数据分析中复杂优化问题的演化算法研究(No.61672263)
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针对实际应用中诸多数据集标签部分缺失、无定位标注等问题,提出了基于多尺度特征卷积神经网络的弱监督定位方法,其核心思想利用神经网络分层的特性,在多层卷积层上使用梯度加权类激活映射,生成梯度金字塔模型,并通过均值滤波计算特征质心位置,利用置信强度映射和阈值梯减模块产生连接的像素段,围绕最大边界标注进行弱监督定位。在标准测试集上的实验结果表明,算法能够在存在大量类别、多尺度图像的情况下完成目标定位,具有较高的精确度。
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