37、场景中多目标分类与词汇树量化算法在图像检索中的应用

最新推荐文章于 2025-10-13 16:14:50 发布
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分类专栏： 计算机视觉前沿探秘 文章标签： 多目标分类 词汇树 DMPQ算法
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场景中多目标分类与词汇树量化算法在图像检索中的应用

在当今信息爆炸的时代，图像数据呈现出海量增长的趋势，如何高效地从大规模数据库中检索到所需的图像成为了一个极具挑战性的问题。本文将深入探讨场景中多目标分类以及基于距离的多路径量化（DMPQ）算法在词汇树中的应用，以提高图像检索的性能。

场景中多目标分类

在场景中对多个目标进行分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的基于统计的词袋（BoF）方法在处理场景建模和多类别共存问题时存在一定的局限性。为了解决这些问题，研究人员提出了一种结合自下而上的显著性信息和自上而下的松散类别先验的有偏采样策略。

这种有偏采样策略能够更稳健地聚焦于感兴趣的目标。通过将该有偏采样组件与多实例多标签学习和分类算法相结合，我们可以在不进行显式语义分割的情况下对场景中的多目标进行分类。实验结果表明，该算法在VOC2007数据集上能够有效解决上述问题，同时保持了BoF方法的鲁棒性。

以下是一些通过有偏采样策略得到的采样结果示例：
| 示例 | 目标1 | 目标2 | 目标3 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| a | person | horse | |
| b | person | sofa | bottle |
| c | person | car | |
| d | cat | sofa | dog |

这些结果展示了有偏采样策略在多目标分类中的有效性。同时，结合MIML学习算法可以进一步提高多目标分类的准确性。与基于显式分割的推理方法的比较，也显示了基于全局统计框架在多目标分类任务中的改进潜力。

图
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