公开(公告)号：CN114359659A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111550104.6

申请日：2021-12-17

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 周钦宇 ,  张见威 ,  韩国强

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于注意力扰动的图像自动标注方法、系统和介质，方法包括下述步骤：将待标注数据集划分为有标签数据集和无标签数据集，对有标签数据集进行图像增强以扩充数据集，并使用对应标签进行标注；构建基于注意力扰动机制的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括图像自编码器、生成器和判别器；使用待标注数据集迭代训练生成对抗网络，同时使用扩充后的有标签数据集优化判别器的多任务全连接分类网络；使用训练好的判别器对无标签的待标注图像进行分类标注。本方法构建基于注意力扰动机制的生成对抗网络，同时引入多任务全连接分类网络，通过对抗训练，优化了图像特征表示，实现了图像的自动标注，提升了图像生成的多样性和质量。

公开(公告)号：CN114359659B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202111550104.6

申请日：2021-12-17

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 周钦宇 ,  张见威 ,  韩国强

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了基于注意力扰动的图像自动标注方法、系统和介质，方法包括下述步骤：将待标注数据集划分为有标签数据集和无标签数据集，对有标签数据集进行图像增强以扩充数据集，并使用对应标签进行标注；构建基于注意力扰动机制的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括图像自编码器、生成器和判别器；使用待标注数据集迭代训练生成对抗网络，同时使用扩充后的有标签数据集优化判别器的多任务全连接分类网络；使用训练好的判别器对无标签的待标注图像进行分类标注。本方法构建基于注意力扰动机制的生成对抗网络，同时引入多任务全连接分类网络，通过对抗训练，优化了图像特征表示，实现了图像的自动标注，提升了图像生成的多样性和质量。