基于半监督和注意力的全视野数字图像分类与检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于半监督和注意力的全视野数字图像分类与检测方法，该方法采用半监督学习，使用少量感兴趣区域标注的全视野数字图像训练特征提取网络，提取全部图像的特征后，训练深度门控通道注意力网络和分类层。构建了一种全视野数字图像分类与检测框架，可以直接输出分类结果并直观显示感兴趣区域，可以辅助用户准确判断所属图像类型，同时迅速锁定感兴趣区域。相比于完全不需要标注感兴趣区域的弱监督学习方法，本方法仅需标注少量全视野数字图片的感兴趣区域，就能实现全视野数字图像分类准确率的大幅提升和感兴趣区域的精准检测，具有更高的实用性。
基本信息
专利标题 ：
基于半监督和注意力的全视野数字图像分类与检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565593A
申请号 ：
CN202210208369.6
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
薛梦凡陈怡达贾士绅江浩东杨岗陈明皓
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
杨舟涛
优先权 ：
CN202210208369.6
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06V10/25 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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