发明专利已授权

一种融合标签间强相关性的多标签图像分类方法

📄 申请号：CN202210250180.3 📄 发布日：2026/07/29

著录项目信息

申请日

2022-03-15

公开号

CN114648635B

公开日

2024-07-09

申请人

安徽工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_26

IPC 分类号

G06V10_26 , G06V10_44 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像分类多标签分类标签相关性建模图像识别图像分类

应用场景

图像检索, 医学影像分析, 智能安防监控, 社交媒体内容理解, 工业质检

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摘要

本发明公开了一种融合标签间强相关性的多标签图像分类方法，包含以下步骤：将数据集中的标签聚类为M个社区，将传统的标签共现矩阵分割为M重标签共现张量；将待训练图片送入到通用卷积神经网络中，并在最后一个阶层后经过M重类属池化，得到多重类属特征图；将标签共现张量和标签嵌入矩阵送入到多重图卷积神经网络中，在最后一个多重图卷积层后，利用注意力融合机制将M重标签表示张量融合为一张标签表示矩阵；将标签子语义关系融入到卷积神经网络中间阶层；将社区编码信息融入到标签表示矩阵中，并与多重类属特征图做标签级别乘法；构建全局目标函数。本发明学习到标签相关性和标签间强相关性，并融入到特征图中，提高了多标签分类任务性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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