【摘 要】
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大规模图像分类中,已标记图像数据的获取难度比较大。为了提高图像分类器在已标记样本较少的情况下的分类率,提出了一种基于协同半监督的深度学习图像分类算法。将已标记的样
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大规模图像分类中,已标记图像数据的获取难度比较大。为了提高图像分类器在已标记样本较少的情况下的分类率,提出了一种基于协同半监督的深度学习图像分类算法。将已标记的样本作为训练集,分别使用VGGNet、GoogLeNet、ResNet模型训练出三个不同的分类器,依据三者对未标记样本的测试结果给出伪标签,即测试结果中三个分类器判断一致的部分直接赋予该伪标签,对于两个判断一致的,按照置信度排序并抽样赋予两个判断一致的伪标签,依次不断给未标记样本打标签并扩充训练集,得到最终的分类模型。最后选取Caltech-UCS
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