弱监督情况下基于主题模型的语义分割

发布时间：2018-05-14 23:40

  本文选题：语义分割 + 弱监督　； 参考：《浙江大学》2017年硕士论文

【摘要】：语义分割是计算机视觉当中的一项高级任务,它的结果是为图像的每个像素都分配一个标签,这些信息可以为图像的文本描述提供充足的素材。而文本描述的好坏很大程度决定了图像搜索引擎的结果好坏。适用于全监督的像素级标签数据集非常少,而适用于弱监督的图像级标签数据集很多。主题模型非常适合挖掘海量数据中隐藏的主题信息。所以弱监督情况下基于主题模型的语义分割算法非常适合工业中的海量图片数据集,具有很高的研究价值和意义。本文首先介绍了 LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型,然后提出了基于LDA主题模型的弱监督语义分割算法,该算法把图片的标签,图片显著性,还有超像素间的MRF(Markov Random Filed)这三个影响因子作为三个节点结合到LDA模型中,取得了不错的效果。本文随后提出了稀疏主题模型和自学习框架。稀疏主题模型弥补了之前模型不能显式约束每张图片主题稀疏性的缺点。自学习框架通过训练简单图片获取模型参数,然后指导复杂模型的训练。本文最后在两个公开的数据集上进行了详细的对比实验。实验结果显示,本文提出的几种算法显著提升了语义分割的结果,并且相比当前的其他优秀算法有更好的表现。
[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 .

【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1890019