基于弱监督的图像区域自动标注算法研究



基于弱监督的图像区域自动标注算法研究

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基于弱监督的图像区域自动标注算法研究

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-12页
第一章绪论	第12-17页
1.1 研究背景	第12-13页
1.2 相关工作	第13-14页
1.3 我们的方法	第14-17页
第二章图像区域的获取和表示	第17-27页
2.1 图像区域获取	第17-23页
2.1.1 SLIC分割	第17-20页
2.1.2 基于谱聚类的图像分割	第20-23页
2.2 图像区域的描述	第23-26页
2.2.1 颜色直方图	第23-24页
2.2.2 基于视觉词袋的视觉描述	第24-26页
2.3 本章小结	第26-27页
第三章弱监督图像区域标注相关方法	第27-38页
3.1 常用符号	第27-29页
3.2 弱监督中图像区域的协同标注	第29-33页
3.2.1 KNN上下文搜索	第30-31页
3.2.2 Sparsity Coding上下文搜索	第31-33页
3.3 基于图的标签传播方法	第33-37页
3.3.1 随机游走方法	第34-35页
3.3.2 谱聚类方法	第35-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章基于判别语义图方法	第38-46页
4.1 判别语义图的构建	第38-42页
4.2 判别式标签传播	第42-43页
4.3 标签推断分配	第43-44页
4.4 本章小结	第44-46页
第五章实验与分析	第46-50页
5.1 数据集合实验设置	第46-47页
5.2 评测标准分析	第47页
5.3 标注结果	第47-49页
5.4 时间复杂度分析	第49页
5.5 本章小结	第49-50页
第六章结论与展望	第50-52页
6.1 结论	第50-51页
6.2 展望	第51-52页
参考文献	第52-55页
致谢	第55-56页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第56-57页
攻读学位期间参加的科研项目	第57-58页
附件	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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