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FINE-BITE IMAGE CLASSIFICATION BY EXPLORING LABELS FROM A BIPARTITE GRAPH

机译:通过从双亲图上探索标签来进行精细图像分类

摘要

Disclosed are systems and methods for deep learning and classifying images of objects by receiving images of objects for training or classifying the objects; for producing fine-grained labels of the objects; for providing object images to a multiple class convolutional neural network (CNN) having a softmax layer and a final fully connected layer to explicitly model bi-directional graph (BGLs) labels; and to optimize the CNN with global backward propagation.
机译:公开了用于通过接收用于训练或分类对象的对象图像来对对象图像进行深度学习和分类的系统和方法;用于产生物体的细粒度标签;用于将对象图像提供给具有softmax层和最终完全连接层的多级卷积神经网络(CNN),以显式地建模双向图(BGL)标签;并通过全局反向传播优化CNN。

著录项

  • 公开/公告号DE112016001796T5

    专利类型

  • 公开/公告日2018-01-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NEC LABORATORIES AMERICA INC.;

    申请/专利号DE20161101796T

  • 发明设计人 FENG ZHOU;YUANQING LIN;

    申请日2016-04-13

  • 分类号G06N3/08;G06F17;

  • 国家 DE

  • 入库时间 2022-08-21 12:34:25

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