【摘 要】
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自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室（福州大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502105);福建省科技引导性项目(2017H0015);福建省中青年教师教育科研项目(JA15075)~~
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自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,提出了基于栈式自动编码器（stacked auto-encoder,简称SAE）的自动图像标注算法,提升了标注效率和标注效果.主要针对图像标注数据不平衡问题,提出两种解决思路：对于标注模型,提出一种增强训练中低频标签的平衡栈式自动编码器（B-SAE）,较好地改善了中低频标签的标注效果.并在该模型的基础上提出一种分组强化训练B-SA
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