【摘 要】
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提出一种图像标注改善方法,利用数据集蕴含的语境相关信息进行标注改善。构建标签相关图和视觉内容相关图,利用正则化框架将标注改善问题描述为两个无向加权图上的损失函数最
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院; 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点试验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61502094,61402099);黑龙江省自然科学基金资助项目(F2016002,F2015020);黑龙江省教育科学规划重点课题资助项目(GJB1215019)
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提出一种图像标注改善方法,利用数据集蕴含的语境相关信息进行标注改善。构建标签相关图和视觉内容相关图,利用正则化框架将标注改善问题描述为两个无向加权图上的损失函数最小化问题。采用数据分割,逐次优化和放松约束的策略,获得该问题的近似解。该方法充分利用标签的语境相关信息和图像内容相关信息,对数据集分割的粒度具有较好的鲁棒性,具备近似线性的时间复杂度。测试结果表明,该方法适用于大规模数据集,性能优于其它对比方法,可以较大幅度的提升图像标注性能。
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