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公开(公告)号：CN110309888A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910622927.1
申请日：2019-07-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于分层多任务学习的图像分类方法与系统。该方法首先通过一些专业领域专家的经验知识，利用图像类别间的关系，对训练样本集之中的图像进行由粗到细的层次化的类别标注；其次，构建一种包括特征提取模块、粗分类层及细分类层的分层深度卷积神经网络；然后，采用多任务学习算法对粗分类层及细分类层进行训练；最后，利用训练好的分层深度卷积神经网络对输入的测试图像进行分类。本发明通过将图像类别之间的层次结构信息与卷积神经网络相结合，设计了一个分层深度卷积神经网络，并利用多任务学习算法，实现了对图像进行由粗到细的分类。
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