本文選題：語義分割 + 弱監(jiān)督��； 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：語義分割是計(jì)算機(jī)視覺當(dāng)中的一項(xiàng)高級任務(wù),它的結(jié)果是為圖像的每個像素都分配一個標(biāo)簽,這些信息可以為圖像的文本描述提供充足的素材。而文本描述的好壞很大程度決定了圖像搜索引擎的結(jié)果好壞。適用于全監(jiān)督的像素級標(biāo)簽數(shù)據(jù)集非常少,而適用于弱監(jiān)督的圖像級標(biāo)簽數(shù)據(jù)集很多。主題模型非常適合挖掘海量數(shù)據(jù)中隱藏的主題信息。所以弱監(jiān)督情況下基于主題模型的語義分割算法非常適合工業(yè)中的海量圖片數(shù)據(jù)集,具有很高的研究價值和意義。本文首先介紹了 LDA(Latent Dirichlet Allocation)主題模型,然后提出了基于LDA主題模型的弱監(jiān)督語義分割算法,該算法把圖片的標(biāo)簽,圖片顯著性,還有超像素間的MRF(Markov Random Filed)這三個影響因子作為三個節(jié)點(diǎn)結(jié)合到LDA模型中,取得了不錯的效果。本文隨后提出了稀疏主題模型和自學(xué)習(xí)框架。稀疏主題模型彌補(bǔ)了之前模型不能顯式約束每張圖片主題稀疏性的缺點(diǎn)。自學(xué)習(xí)框架通過訓(xùn)練簡單圖片獲取模型參數(shù),然后指導(dǎo)復(fù)雜模型的訓(xùn)練。本文最后在兩個公開的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了詳細(xì)的對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文提出的幾種算法顯著提升了語義分割的結(jié)果,并且相比當(dāng)前的其他優(yōu)秀算法有更好的表現(xiàn)。
[Abstract]:Semantic segmentation is a high - level task in computer vision . The result is that each pixel of the image is assigned a label which can provide sufficient material for the text description of the image .

【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1890019