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基于弱监督学习的网络图像语义解析的开题报告.docx

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基于弱监督学习的网络图像语义解析的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于弱监督学习的网络图像语义解析的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于弱监督学习的网络图像语义解析的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于弱监督学****的网络图像语义解析的开题报告一、研究背景和意义网络图像语义解析是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,它的目标是使计算机能够识别和理解图像中所含有的对象、关系、场景等信息。在图像搜索、自动化驾驶、智能家居等领域都有广泛应用。传统的图像语义解析方法需要使用大量标注好的训练数据,数据集的构建和标注成本很高,所以只适用于特定的场景和应用范围。而基于弱监督学****的图像语义解析方法可以在少量标注数据的情况下进行学****大大降低了数据标注的难度和成本,因此受到了广泛关注。二、研究内容和目标本文将综合使用深度学****和弱监督学****方法,提出一种基于弱监督学****的网络图像语义解析方法,用于识别和理解图像中所包含的对象、场景等信息。具体的研究内容包括:,选取合适的预训练模型或自行训练模型;,包括多标签分类、多实例学****等方法;、支持向量机或者随机森林等分类器应用于分类任务,提高模型的准确度;,与传统方法进行对比,分析结果。三、:收集和整理图像数据,处理和增强图像数据,构建数据集;:使用预训练模型或自行训练模型,提取图像特征;:使用多标签分类、多实例学****等方法处理标注数据缺乏的问题;:使用多层感知器、支持向量机或者随机森林等分类器进行分类任务,提高模型的准确度;:使用分类准确率、召回率、F1-Score等指标评估模型的准确度和效果。四、,解决数据缺乏的问题;,与传统方法做出对比分析;。