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公开(公告)号：CN115439764A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211007901.4
申请日：2022-08-22
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种应用于无人机图像的高精度多标签分类方法，包括通过无人机采集图片，对图片中不同类别的目标进行不同的标签标注，为每张图像生成对应的标签序列，以一张图片及其对应的标签序列为一个样本，生成样本数据集。计算一个样本同时包含两个不同标签的支持度，得到每个标签对应的频繁项集合。本应用于无人机图像的高精度多标签分类方法采用卷积神经网络对采集的图片按标签进行分类，并结合各标签之间的关联度，将二者进行加权，提升对图片分类的精度；本应用于无人机图像的高精度多标签分类方法通过对残差神经网络的池化层的最大池化和平均池化进行加权，可以更好地维持图像的重要特征信息。
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