基于多标签学习的卷积神经网络的图像标注方法

针对图像自动标注中因人工选择特征而导致信息缺失的缺点,提出使用卷积神经网络对样本进行自主特征学习。为了适应图像自动标注的多标签学习的特点以及提高对低频词汇的召回率,首先改进卷积神经网络的损失函数,构建一个多标签学习的卷积神经网络（CNN-MLL）模型,然后利用图像标注词间的相关性对网络模型输出结果进行改善。通过在IAPR TC-12标准图像标注数据集上对比了其他传统方法,实验得出,基于采用均方误差函数的卷积神经网络（CNN-MSE）的方法较支持向量机（SVM）方法在平均召回率上提升了12.9%,较反向传播神经网络（BPNN）方法在平均准确率上提升了37.9%;基于标注结果改善的CNN-MLL方法较普通卷积神经网络的平均准确率和平均召回率分别提升了23%和20%。实验结果表明基于标注结果改善的CNN-MLL方法能有效地避免因人工选择特征造成的信息缺失同时增加了对低频词汇的召回率。     

基于深度学习的女装图片分类探索

互联网商品图像的属性分类是人工智能领域的重要研究课题之一,针对商品图像属性分布不 平衡以及不同属性间存在相关性等问题,该文以女装图像为分类目标,提出了一种基于卷积神经网络的商品图像分类方法。首先,从电商网站获取大量商品图像,并进行人工标注;然后,基于卷积神经 网络框架,采用了一种有效的采样策略,通过增加新的损失函数,实现了基于多任务学习方法的商品图像属性准确分类;最后,通过对不同策略下分类结果的对比分析,验证了该方法的有效性。结果显 示,所提出方法具有较高的分类精度。     

基于度量学习的服装图像分类和检索

在服装图像分类和检索问题上,由于服装花纹样式的多样性和图像中不同环境背景的影响,普通卷积神经网络的辨识能力有限。针对这种情况,提出一种基于度量学习的卷积神经网络方法,其中度量学习基于triplet loss实现,由此该网络有参考样本、正样本和负样本共三个输入。通过度量学习可以减小同类别特征间距,增大不同类别特征间距,从而达到细分类的目的。此外把不同背景环境下的图像作为正样本输入训练网络以提高抗干扰能力。在服装检索问题上,提出融合卷积层特征和全连接层特征的精细检索方法。实验结果表明,度量学习的引入可以增强网络的特征提取能力,提高分类准确性,而基于融合特征的检索可以保证结果的精确性。     

图像分类的深度卷积神经网络模型综述

图像分类是计算机视觉中的一项重要任务,传统的图像分类方法具有一定的局限性。随着人工智能技术的发展,深度学习技术越来越成熟,利用深度卷积神经网络对图像进行分类成为研究热点,图像分类的深度卷积神经网络结构越来越多样,其性能远远好于传统的图像分类方法。本文立足于图像分类的深度卷积神经网络模型结构,根据模型发展和模型优化的历程,将深度卷积神经网络分为经典深度卷积神经网络模型、注意力机制深度卷积神经网络模型、轻量级深度卷积神经网络模型和神经网络架构搜索模型等4类,并对各类深度卷积神经网络模型结构的构造方法和特点进行了全面综述,对各类分类模型的性能进行了对比与分析。虽然深度卷积神经网络模型的结构设计越来越精妙,模型优化的方法越来越强大,图像分类准确率在不断刷新的同时,模型的参数量也在逐渐降低,训练和推理速度不断加快。然而深度卷积神经网络模型仍有一定的局限性,本文给出了存在的问题和未来可能的研究方向,即深度卷积神经网络模型主要以有监督学习方式进行图像分类,受到数据集质量和规模的限制,无监督式学习和半监督学习方式的深度卷积神经网络模型将是未来的重点研究方向之一;深度卷积神经网络模型的速度和资源消耗仍不尽人意,应用于移动式设备具有一定的挑战性;模型的优化方法以及衡量模型优劣的度量方法有待深入研究;人工设计深度卷积神经网络结构耗时耗力,神经架构搜索方法将是未来深度卷积神经网络模型设计的发展方向。     

选择性卷积特征融合的花卉图像分类

目的 针对花卉图像标注样本缺乏、标注成本高、传统基于深度学习的细粒度图像分类方法无法较好地定位花卉目标区域等问题,提出一种基于选择性深度卷积特征融合的无监督花卉图像分类方法。方法 构建基于选择性深度卷积特征融合的花卉图像分类网络。首先运用保持长宽比的尺寸归一化方法对花卉图像进行预处理,使得图像的尺寸相同,且目标不变形、不丢失图像细节信息;之后运用由ImageNet预训练好的深度卷积神经网络VGG-16模型对预处理的花卉图像进行特征学习,根据特征图的响应值分布选取有效的深度卷积特征,并将多层深度卷积特征进行融合;最后运用softmax分类层进行分类。结果 在Oxford 102 Flowers数据集上做了对比实验,将本文方法与传统的基于深度学习模型的花卉图像分类方法进行对比,本文方法的分类准确率达85.55%,较深度学习模型Xception高27.67%。结论 提出了基于选择性卷积特征融合的花卉图像分类方法,该方法采用无监督的方式定位花卉图像中的显著区域,去除了背景和噪声部分对花卉目标的干扰,提高了花卉图像分类的准确率,适用于处理缺乏带标注的样本时的花卉图像分类问题。     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

基于迭代训练和集成学习的图像分类方法

针对卷积神经网络提取特征信息不完整导致图像分类方法分类精度不高等问题,利用深度学习的方法搭建卷积神经网络模型框架,提出一种基于迭代训练和集成学习的图像分类方法。利用数据增强对图像数据集进行预处理操作,在提取图像特征时,采用一种迭代训练卷积神经网络的方式,得到充分有效的图像特征,在训练分类器时,采用机器学习中集成学习的思想。分别在特征提取后训练分类器,根据各分类器贡献的大小,赋予它们不同的权重值,取得比单个分类器更好的性能,提高图像分类的精度。该方法在Stanford Dogs、UEC FOOD-100和CIFAR-100数据集上的实验结果表明了其较好的分类性能。     

基于流形结构神经网络的服装图像集分类方法

随着大规模时尚数据集的公开,基于深度学习的服装图像分类得到快速发展.然而,目前服装图像分类多数是在同一件服装具有单张的、正面或接近正面的图像的场景下进行分类,这导致了当视角发生变化时常出现服装图像误分类的情况,现实中服装具有的形变大、遮挡严重等特性进一步加剧了该问题.基于上述问题,提出了一种基于流形结构神经网络的服装图像集分类方法,利用流形空间更好地表示服装的内部结构特征.该方法选用多视角度服装图像集作为实验数据集,首先通过卷积神经网络提取服装图像集的浅层特征,再通过协方差池化将欧氏数据转换为流形数据,最后通过基于流形结构的神经网络学习服装图像集的内部结构特征,获取准确的分类结果.实验结果表明,所提方法在MVC数据集上的Precision、Recall和F-1指标可达到89.64％,89.12％和88.69％,与现有的图像集(视频)分类算法相比,其分别获得了2.04％,2.65％和2.70％的提升,该方法比已有算法更加准确、高效、鲁棒.     

改进级联卷积神经网络的预标注方法

针对目标检测算法中需要人工标注数据,且存在人工成本高、时间成本高、标注效果一般的问题,提出一种基于级联卷积神经网络的图像预标注方法。级联卷积神经网络是目前最先进的目标检测算法之一,将级联卷积神经网络的输入层修改成多尺度方式以及将RPN层采用Anchor Free的方式来提出预检测框,并在公开数据集VOC2007及VOC2012上进行训练和测试,IoU为0.5,FPPI为0.3时,在VOC2007和VOC2012数据集上的recall分别达到了64.52%和65.71%。实验表明,改进后的级联卷积神经网络算法模型具有更高的检测召回率、更低的计算量,对于目标检测预标注来说可以降低人工操作的复杂度,提升标注效率。     

基于关键点的服装检索

目前,同款或近似款式服装检索主要分为基于文本和基于内容两类。基于文本算法往往需要海量标注样本,且存在人工主观性带来的标注缺失和标注差异等问题;基于内容算法一般对服装图像的颜色、形状、纹理提取特征,进行相似性度量,但难以应对背景颜色干扰,以及视角、姿态引起的服装形变等问题。针对上述问题,提出一种基于关键点的服装检索方法。利用级联深度卷积神经网络为基础,定位服装关键点,融合关键点区域低层视觉信息以及整幅图像的高层语义信息。对比传统检索方法,所提算法能有效处理视角、姿态引起的服装形变和复杂背景的干扰;同时不需大量样本标定,且对背景、形变鲁棒。在Fashion Landmark数据集和BDAT-Clothes数据集上与常用算法进行对比实验。实验结果表明所提算法能有效提升检索的查准率和查全率。