本文關鍵詞：基于自然語言處理的特定屬性物體檢測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：該文研究如何在圖片中定位特定屬性物體(如"廢棄的車"等)。由于一個物體可能包含幾十甚至上百個非互斥的屬性,訓練特定屬性物體檢測器的難點是為大量的特定屬性物體收集訓練圖片并標定邊界框。該文提出使用特定屬性物體分類器擴展物體檢測器獲取特定屬性物體檢測器的方法。其中的特定屬性物體分類器通過使用從互聯(lián)網(wǎng)上挖掘的圖片以及從物體檢測器和自然語言處理工具獲取的標注信息訓練得到。構建了特定屬性物體檢測數(shù)據(jù)庫并對特定屬性物體檢測器的性能進行分析,結果表明:特定屬性檢測器的平均精度均值比物體檢測器相對提高30%。
【作者單位】： 清華大學電子工程系智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室信息技術國家實驗室;
【關鍵詞】： 特定屬性物體檢測 物體檢測 自然語言處理
【基金】：國家“八六三”高技術項目(2012AA011004) 國家科技支撐計劃項目(2013BAK02B04) 教育部自主科研計劃項目(20141081253)
【分類號】：TP391.41;TP391.1
【正文快照】： 隨著計算機技術以及互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,人們已經(jīng)不僅僅滿足于物體檢測[1-2],而是希望進一步定位具有某一些特定屬性的物體。例如,在監(jiān)控視頻中找出一段時間內(nèi)經(jīng)過的所有跑車;在一系列狗的圖片中找出所有柯基狗。這樣的物體被稱為特定屬性物體,是一種介于高層抽象語義(例如

  本文關鍵詞：基于自然語言處理的特定屬性物體檢測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：462344