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延伸拓展

詳情介紹：1.一幅圖像由多個區(qū)域組成，不同的區(qū)域?qū)?yīng)不同的語義關(guān)鍵字。比如一幅圖像中有藍天、白云、草坪，馬等語義，圖片轉(zhuǎn)文字其中的任何一個語義只是存在于圖像中的某個區(qū)域，并不是圖的全局都包含這些語義。所以全局特征不能很好的表示圖像的高層語義。多示例學(xué)習(xí)問題被引入解決圖像標(biāo)注的有歧義問題。多示例多標(biāo)記的圖像標(biāo)注方法，只是提供了圖像底層特征與高層語義之間的更好的對應(yīng)的新思路，對于提取出來的特征向量仍然需要訓(xùn)練分類模型進行分類。圖片轉(zhuǎn)文字相關(guān)模型圖像自動標(biāo)注方法是基于早期的概率關(guān)聯(lián)模型而來，不同于概率關(guān)聯(lián)模型的地方是它不僅僅簡單地統(tǒng)計圖像區(qū)域與關(guān)鍵詞出現(xiàn)的共生概率，而是建立圖像與語義關(guān)鍵詞之間的概率相關(guān)模型。通過關(guān)聯(lián)模型，給待標(biāo)注圖像找到與其相關(guān)性概率的一組語義關(guān)鍵詞來標(biāo)注圖像。半監(jiān)督模型圖像自動標(biāo)注是一種重要的機器學(xué)習(xí)方法，已經(jīng)標(biāo)注的圖像信息和未圖片轉(zhuǎn)文字信息都要參與到機器的學(xué)習(xí)過程中，與前面提到的基于分類的有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法不同，在學(xué)習(xí)過程中可以利用的圖像信息更多，對信息的了解更加清楚，它適用于圖像信息總量大，而已圖片轉(zhuǎn)文字信息很少的情形。這種圖像標(biāo)注方法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可以得到很好地推廣。這種方法初步提出了圖模型標(biāo)注的基本思想，對于圖像節(jié)點之間的權(quán)值問題以及標(biāo)注詞與標(biāo)注詞、圖像與圖像之間的相關(guān)性問題考慮的較少。圖像標(biāo)注結(jié)果不理想。

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