基于像素-目标级共生关系学习的多标签航拍图像分类方法

摘要：

不同类别物体之间的共生关系对多标签航拍图像分类任务有非常重要的作用.提出一种基于像素-目标级共生关系学习网络的多标签航拍图像分类方法,主要包括像素级共生关系学习模块和目标级共生关系学习模块.像素级共生关系学习模块利用不同空间位置像素点之间的特征相似性来间接度量共生关系,但由于单个像素点不能完全表征整个物体,所以这种像素级的共生关系可能无法有效地帮助目标像素点判断其所属类别.目标级共生关系学习模块则从整体的角度考虑物体之间的关系,因而可以弥补像素级共生关系学习的不足.实验结果表明,提出的方法在UCM和DFC15两个公共评测数据集上均取得了较好的分类性能.

关键词：航拍图像、多标签分类、卷积神经网络、循环神经网络、共生关系

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：208-216