基于多任务学习的传统服饰图像双层标注

来源 :吉林大学学报(工学版) | 被引量 : 5次 | 上传用户：xxzxzzm

【摘要】

：

针对当前图像多标签标注方法只能标注图像内容信息(本体),而不能同时标注图像寓意信息(隐义)的问题,提出了一种基于多任务学习的双层多标签标注模型(MTL-DMAM)。首先将图像的本体标注和隐义标注视为两个关联任务,以ResNeXt-50作为共享特征的主干网络,然后利用注意力机制分别为每个任务构建一个分支结构,实现了图像双层标注,同时为消除图像内各物体大小差异对标注结果的影响,在模型中加入ELASTI

【作者】

：

赵海英周伟侯小刚张小利

【机构】

：

北京邮电大学计算机学院,北京100876;北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院,北京100876;吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012

【出处】

：

吉林大学学报(工学版)

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

人工智能传统服饰多任务学习多标签标注注意力机制

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