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公开(公告)号：CN114283161A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111589805.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于子模函数的图‑图转化任务主动学习方法，包括：利用已有标签的图像局部区域集合训练一个图‑图转化任务的深度模型；利用训练好的模型提取图像上未标注的局部区域深度特征；针对提取的局部区域深度特征集合，进行衡量其代表性以及多样性的子模函数构建；优化求解子模函数最大化问题，得到本轮迭代选择的待标注图像局部区域集合；获得待标注图像局部区域的标签，将其添加到已有标签的图像局部区域集合中，再利用所有带标签数据集重新训练图‑图转化任务的深度模型；重复上述步骤，直至挑选的图像局部区域达到要求，得到最具有标注价值的局部区域。利用本发明，可以从未标注图像中挑选出更有标注价值的图像局部区域。
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