【摘 要】
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提出了基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)与混合型迁移学习策略的材质属性标注模型,创建全新的材质属性数据集MattrSet,提取图像LBP、Gist、SIFT特
【机 构】
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华东交通大学软件学院,华东交通大学信息工程学院,武汉大学国家网络安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762038,61741108,61861016);教育部人文社会科学规划基金项目(17YJAZH117,16YJAZH029);江西省自然科学基金资助项目(20171BAB202023);江西省重点研发计划资助项目(20171BBG70093)
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提出了基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)与混合型迁移学习策略的材质属性标注模型,创建全新的材质属性数据集MattrSet,提取图像LBP、Gist、SIFT特征;引入GBDT算法,基于对数似然损失函数优化标注模型,实现图像的材质属性标注;设计混合型迁移学习策略,弥补样本缺失或不平衡问题,并进一步改善标注性能。实验结果表明:迁移学习前,梯度提升决策树算法的标注性能较最强基线提升2.78%;执行基本迁移学习策略后,标注性能比迁移学习前提升11.02%
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