基于线性分配的难负样本挖掘度量学习

来源 :计算机应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yulei000111

【摘要】

：

科学家依靠鲸鱼尾巴的形状及其独特的标记来识别鲸鱼的种类,但靠人眼识别和手工标注的过程非常繁琐。而且鲸鱼尾巴照片数据集存在数据分布不均衡的特点,其中个别种类样本数量极少,甚至仅有一份;同时样本个体差异较小,并且包含未知类别,导致以图像分类的方式完成鲸鱼身份的自动标注存在困难。为解决度量学习在该任务下难以分类的问题,在孪生神经网络(SNN)的基础上,利用线性分配问题(LAP)算法进行难负样本挖掘训练过

【作者】

：

傅泰铭陈燕李陶深

【机构】

：

广西大学计算机与电子信息学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

线性分配难负样本挖掘度量学习细粒度图像识别孪生神经网络 linear assignmenthard-negative sample miningmetr

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61762008),广西重点研发计划项目(AB17195014)

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