基于机器学习的图像自动标注技术初探

作品介绍

21世纪,社交网络覆盖面越来越广,仍在不断向世界各个角落蔓延,每天数以亿计的图像数目增长,使得人工手动注释显得不再可能。 正因如此,图像自动描述日趋重要,也有助于对图像进行快速准确搜索。 伴随着深度学习的研究逐步深入,已经开始出现计算机图像内容自动识别,并将识别结果用文字描述的前沿技术。 此次通过使用搭建tensorflow实验平台,跟踪和测试了基于深度学习的自动图像标注方法,并对实验结果展开分析。 针对图像识别和语句组合过程中出现的探测目标模糊、文字连接不当等问题,本文还追踪和探讨了包括注意力机制、强化学习、对抗生成网络、多模态等新的机器学习算法。

作品成果展示1

研究组1

实验结果

作品成果展示2

研究组2

实验结果

给学弟学妹的建议

对理工科生而言,除了应该具备的理论知识外,很重要的一点就是动手去实验。 不论难易,都要一步步尝试,遇到任何问题,都要认真去解决,有时候可能会是对身心的考验,但要相信唯有弯路才会成长。 探索的过程,伴随着许多新的发现,保持好奇心,终会有所收获

 

 

 

 

铁杨依依

2013级

计算机科学与技术1班

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