公开(公告)号：CN108133233A

公开(公告)日：2018-06-08

申请号：CN201711366072.8

申请日：2017-12-18

申请人： 中山大学

发明人： 林倞 ,  陈添水 ,  王州霞 ,  李冠彬 ,  余伟浩 ,  许琳

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种多标签图像识别方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤S1，获取多标签图像，提取图片特征，获得所述多标签图像的特征图；步骤S2，于所述特征图上进行剪切获得区域特征，多次调用已训练好的循环注意感知模块进行处理，以获得所有区域的标签分数；步骤S3，融合每一次循环注意感知模块得到的各区域的标签分数，获得最终的标签分布，输出最终结果，本发明通过将循环注意力机制和增强学习相结合的方法应用到多标签图像的识别中，提高了多标签图像识别的计算效率和分类精度。

公开(公告)号：CN109471959B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN201811646108.2

申请日：2018-12-29

申请人： 中山大学

发明人： 林倞 ,  王州霞 ,  陈添水 ,  王青

IPC分类号： G06F16/901 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于图推理模型的图像中人物社会关系辨识方法，包括如下步骤：步骤S1，为社会关系和语义物体的共存关系建模，形成了先验知识图；步骤S2，联合高层知识图与深度学习，形成一个可端到端学习的图推理网络，并利用图推理网络的传播机制对先验知识图中结点的信息进行传播和学习，获得加权的图结点输出；步骤S3，联合加权后的图结点的输出，经分类网络输出目标人物对的社会关系标签分布，通过本发明，可提高图像中人物社会关系辨识的效率。

公开(公告)号：CN109471959A

公开(公告)日：2019-03-15

申请号：CN201811646108.2

申请日：2018-12-29

申请人： 中山大学

发明人： 林倞 ,  王州霞 ,  陈添水 ,  王青

IPC分类号： G06F16/901 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于图推理模型的图像中人物社会关系辨识方法，包括如下步骤：步骤S1，为社会关系和语义物体的共存关系建模，形成了先验知识图；步骤S2，联合高层知识图与深度学习，形成一个可端到端学习的图推理网络，并利用图推理网络的传播机制对先验知识图中结点的信息进行传播和学习，获得加权的图结点输出；步骤S3，联合加权后的图结点的输出，经分类网络输出目标人物对的社会关系标签分布，通过本发明，可提高图像中人物社会关系辨识的效率。

公开(公告)号：CN107577983A

公开(公告)日：2018-01-12

申请号：CN201710562354.9

申请日：2017-07-11

申请人： 中山大学

发明人： 林倞 ,  王州霞 ,  李冠彬 ,  陈添水 ,  成慧

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62

摘要： 本发明提供一种循环发现关注区域识别多标签图像的方法，本方法提出的多标签图像识别框架，不仅与候选区域无关，而且可以自动地在图像中发现语义相关的尺度不同的区域，并同时获取这些区域间的上下文依赖；对于空间变换网络，我们还提出了三个约束。它们不仅有助于定位更具语义信息的区域，而且可以进一步提高多标签图像识别的精确度；该发明不仅有效地提高了多标签图像的识别精确度，而且在很大程度上提高了识别的效率。