【摘 要】
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针对传统图像特征在细粒度图像检索上的不足,提出一种基于稀疏编码的半监督深度学习算法,来提高细粒度图像的检索性能。该算法首先通过少量带标签的训练样本来微调深度神经网络模型,然后通过该模型生成其对应的稀疏编码,最后以重构的稀疏编码作为网络训练的监督信息,通过最小化交叉熵损失函数来优化深度神经网络模型。在公开的细粒度图像数据集上进行了对比实验,结果表明,所提出的算法在少量标记样本的情况下具有较好的检索性
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针对传统图像特征在细粒度图像检索上的不足,提出一种基于稀疏编码的半监督深度学习算法,来提高细粒度图像的检索性能。该算法首先通过少量带标签的训练样本来微调深度神经网络模型,然后通过该模型生成其对应的稀疏编码,最后以重构的稀疏编码作为网络训练的监督信息,通过最小化交叉熵损失函数来优化深度神经网络模型。在公开的细粒度图像数据集上进行了对比实验,结果表明,所提出的算法在少量标记样本的情况下具有较好的检索性能。
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