基于协同半监督的深度学习图像分类算法
基于半监督深度信念网络的图像分类算法研究
基于半监督深度信念网络的图像分类算法研究
朱常宝;程勇;高强
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2016(043)0z1
【摘要】近年来,深度学习在图像、语音、视频等非结构化数据中获得了成功的应用,已成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点.作为一种监督学习模型,成功的深度学习应用往往要求较大的高质量的训练集.基于此,研究了多个受限波尔兹曼机组成的深度信念网络,结合半监督学习的思想,使用较小的训练集提高深度网络模型的分类准确性.分别采用了Knn,SVM和pHash 3种方法来学习非标示数据集,实验结果表明半监督深度信念网络比传统多层受限波尔兹曼机在图像分类准确率方面提高了约3％.
【总页数】5页(P46-50)
【作者】朱常宝;程勇;高强
【作者单位】北京化工大学信息学院北京100029;北京化工大学信息学院北京100029;北京化工大学信息学院北京100029
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于快速去噪和深度信念网络的高光谱图像分类方法 [J], 高鑫;欧阳宁;袁华
2.基于焦点损失的半监督高光谱图像分类 [J], 张凯琳; 阎庆; 夏懿; 章军; 丁云
3.基于半监督编码生成对抗网络的图像分类模型 [J], 付晓; 沈远彤; 李宏伟; 程晓梅
4.基于松弛策略和多分类器的半监督高光谱图像分类 [J], 刘梦滢;谢福鼎
5.基于特征提取和半监督学习的图像分类算法 [J], 吴涛
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深度学习中的半监督学习算法研究
深度学习中的半监督学习算法研究随着人工智能的兴起，深度学习已成为研究热点之一。
与传统的监督学习相比，半监督学习可以利用少量的标记数据和丰富的非标记数据进行训练，从而取得更好的表现。
在深度学习中，半监督学习算法研究也引起了研究者的广泛关注。
一、半监督学习概览半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。
在半监督学习中，只有少量的数据是带有标记的，而大部分数据是不带标记的。
半监督学习的目标是通过利用标记数据和非标记数据来解决监督学习和无监督学习中的问题。
在传统的监督学习中，需要用到大量的标记数据来训练模型。
但是，标记数据的获取成本通常较高，并且在某些领域中可能很难获得足够的标记数据。
与之相反，在无监督学习中，不需要使用标记数据，但是由于数据缺乏标记，所以无法准确地区分不同类别的数据。
因此，半监督学习提供了一种有效的方法来解决这些问题。
半监督学习可以利用少量的标记数据来增强模型的表现，同时利用丰富的非标记数据来提高数据的覆盖率和多样性。
二、半监督学习的应用半监督学习广泛应用于图像分类、文本分类、语音识别和异常检测等领域。
下面将从图像分类、文本分类和语音识别三个方面来介绍半监督学习的应用。
1. 图像分类图像分类是计算机视觉中的重要应用之一。
通过半监督学习，可以利用大量未标记的图像来增强模型的表现。
一些经典的半监督图像分类方法包括自动化标注、图像生成和图像迁移学习等。
自动化标注是一种基于标记的半监督图像分类方法。
它利用大量的未标记图像和少量的标记图像来生成新的标记数据，从而提高模型的分类性能。
图像生成是一种基于生成模型的半监督图像分类方法。
它利用少量的标记数据和大量的未标记数据来训练生成模型，然后通过生成模型来生成新的标记数据，从而提高模型的分类性能。
图像迁移学习是一种基于迁移学习的半监督图像分类方法。
它从已有的不同数据集中学习到一些通用的特征，然后将这些特征应用于新的未标记的数据集中，从而提高模型的分类性能。
半监督学习的实际案例分析(九)
半监督学习的实际案例分析随着人工智能技术的不断发展，半监督学习作为一种有效的机器学习方法受到了广泛关注。
相比于监督学习和无监督学习，半监督学习可以在数据标注不充分的情况下，利用少量标注数据和大量未标注数据来进行模型训练，从而取得更好的预测性能。
在现实生活中，半监督学习的应用场景非常广泛，下面我们将通过几个实际案例来进行分析。
案例一：图像分类图像分类是计算机视觉领域的一个重要应用，而半监督学习在图像分类中的应用也备受关注。
以卫星图像分类为例，由于卫星图像数据量大、标注成本高，很难获得大规模的标注数据。
在这种情况下，半监督学习可以利用少量的标注数据和大量的未标注数据，通过半监督训练算法来提高图像分类的准确性。
研究者们通过在已标注数据上训练监督学习模型，并利用该模型对未标注数据进行预测，然后将预测结果作为伪标签与已标注数据进行集成训练，从而不断改善模型的性能。
通过这种方式，卫星图像的分类准确性得到了显著提高。
案例二：文本分类文本分类是自然语言处理领域的一个重要任务，半监督学习在文本分类中的应用同样具有很大的潜力。
在许多情况下，我们可以很容易地获取大量的未标注文本数据，但是标注这些数据的成本很高。
在这种情况下，半监督学习可以利用未标注数据的信息来提升文本分类的性能。
一种常见的做法是使用标注数据训练一个监督学习模型，然后利用该模型对未标注数据进行预测，将预测结果作为伪标签与标注数据进行集成训练。
通过这种方式，模型可以逐步改善性能，并在文本分类任务中取得更好的效果。
案例三：异常检测在工业生产中，异常检测是一个非常重要的任务，可以帮助企业及时发现设备故障或生产异常，从而减少损失。
传统的异常检测方法通常需要大量的标注数据，但在实际应用中很难获得足够的标注数据。
半监督学习可以通过利用未标注数据的信息来改善异常检测的性能。
研究者们可以利用已有的标注数据训练一个监督学习模型，然后利用该模型对未标注数据进行预测，将预测结果作为伪标签与标注数据进行集成训练，从而提高异常检测的准确性。
基于半监督学习的高光谱遥感图像分类算法研究
基于半监督学习的高光谱遥感图像分类算法研究高光谱遥感图像分类是遥感图像处理领域中一个重要的应用领域。
高光谱遥感图像是指采集到的图像具有连续的光谱信息，每个像素不是一个数值，而是一个包含多个波段信息的数组，这使得高光谱遥感图像能够提供比多光谱遥感图像更丰富的信息和更精细的分类结果。
目前，高光谱遥感图像分类算法研究主要集中于典型分类器和深度学习分类器两种方法。
传统典型分类器如最小距离分类器和支持向量机分类器等，需要区分像素之间的差异，以便能够将图像中的像素分类至不同的类别，属于有监督学习分类方法；深度学习分类器利用复杂的神经网络学习高光谱遥感图像中的特征，并能够提高分类效果，也属于有监督学习分类方法。
但这些方法需要大量标注样本，而这在实践中是极其困难的。
近年来，随着深度学习的出现，半监督学习的研究引起了广泛关注。
半监督学习是一种有监督学习和无监督学习的结合体，在保证分类精度的同时减少标注样本的数量，从而降低了成本。
基于半监督学习的高光谱遥感图像分类算法的主要目标是合理利用已分类的标注样本和未标注样本之间的关系来提高分类效果。
由于高光谱图像的数据量极大，很多未标注样本经常被忽略。
半监督学习通过在不影响分类准确性的前提下尽可能利用这些未标注样本，使得更多的数据成为了有用的信息，从而提高了分类准确性。
半监督学习方法主要分为两种：基于图算法和基于生成型模型。
基于图算法的半监督学习分类方法如图半监督学习（Graph-based Semi-Supervised Learning, GSSL）、拉普拉斯正则化半监督学习（Laplacian Regularized Semi-Supervised Learning, LRA）等。
基于生成型模型的半监督学习分类方法如生成式模型和鉴别式模型等。
GSSL是一种基于图的高光谱遥感图像分类算法，通过建立数据样本的相似性图，计算样本之间的相似关系。
在此基础上，利用半监督学习算法来整合标注数据和未标注数据，实现分类器的训练。
基于半监督学习的细粒度图像分类
基于半监督学习的细粒度图像分类导言细粒度图像分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，通过对细粒度图像进行分类可以识别出具有相似外观特征但又有细微差异的目标。
与传统的图像分类任务相比，细粒度图像分类需要处理更加细致的特征信息，这对算法的性能和准确性提出了更高的要求。
然而，由于训练数据标签难以获得并且标注成本较高，细粒度图像分类面临着数据稀缺的挑战。
为了解决这一问题，近年来研究人员开始探索基于半监督学习的方法，借助未标记数据来提高分类器的性能。
一、半监督学习简介半监督学习是介于无监督学习和有监督学习之间的学习范式。
在传统的有监督学习中，我们需要大量带有标签的数据来训练模型。
而在无监督学习中，我们只有未标记的数据，需要通过对这些数据进行聚类或降维等操作来发现数据的内在结构。
而半监督学习则尝试利用大量未标记的数据和少量标记的数据来训练模型，以提高分类、回归等任务的性能。
二、半监督学习在细粒度图像分类中的应用1. 联合训练方法联合训练是一种常见的半监督学习方法，它尝试在有标签数据和无标签数据上训练模型，以提高分类器的性能。
在细粒度图像分类中，我们可以利用有标签的数据来训练一个初始分类器，然后利用无标签的数据来进一步优化分类器。
具体来说，我们可以通过联合训练的方式来学习一个特征表示和分类器，使得它们在有标签和无标签数据上都能达到良好的性能。
2. 图卷积网络图卷积网络是一种适用于图数据的深度学习模型，它可以通过对图数据进行局部特征聚合来提取更加丰富的特征表示。
在细粒度图像分类中，我们可以将图卷积网络应用于构建图像之间的相似性图，然后利用这个图来学习更好的特征表示。
通过引入图卷积操作，我们可以在有标签和无标签的图像数据上进行半监督训练，进一步提高分类器的准确性。
3. 迁移学习方法迁移学习是指将从一个任务中学到的知识迁移到另一个任务中的学习方法。
在细粒度图像分类中，我们可以利用已有的大规模分类数据集来预训练模型，然后将预训练好的模型迁移到细粒度图像分类任务中。
基于半监督学习的遥感图像分类方法研究
基于半监督学习的遥感图像分类方法研究遥感图像分类是遥感技术的一个重要应用领域。
在地理信息系统、环境监测、农业资源管理以及城市规划等领域中，遥感图像分类具有重要的价值和应用前景。
传统的遥感图像分类方法通常需要大量的标注数据，以训练监督学习模型。
然而，手动标注数据费时费力且成本高昂。
在实际应用中，往往面临着缺乏大规模标注数据的问题。
因此，基于半监督学习的遥感图像分类方法应运而生。
半监督学习是介于无监督学习和监督学习之间的一种学习方式。
它利用有标签数据和无标签数据进行联合学习，以提高分类性能。
在遥感图像分类中，无标签数据可以通过遥感传感器获取的大量未标注图像数据来得到。
半监督学习提供了一种提高遥感图像分类准确性的新思路。
在基于半监督学习的遥感图像分类方法研究中，常用的算法包括自训练法、多视图学习法和图半监督学习法等。
自训练法是最简单和最常用的半监督学习方法之一。
它将有标签样本和无标签样本合并，使用有标签样本训练初始分类器，然后用该分类器对无标签样本进行分类，并将分类概率高于阈值的样本加入到有标签样本中重新训练分类器。
这个过程迭代进行，直到分类器收敛或达到预定迭代次数。
自训练法通过逐步利用无标签数据提高分类器的性能，实现半监督学习。
多视图学习法是一种将多个特征视图进行融合的方法。
在遥感图像分类中，可以利用不同波段、不同传感器等多个特征视图来表示图像。
多视图学习通过将不同的特征视图作为输入，同时对有标签和无标签数据进行学习，以提高分类器的性能。
常用的多视图学习方法有共变量分析、多视图聚类和多视图协同训练等。
图半监督学习法将遥感图像分类问题转化为图上的半监督学习问题。
在遥感图像中，每个像素都可以看作是图上的一个节点，像素之间的相似性由像素之间的空间关系和特征相似度计算得出。
图半监督学习方法通过构建相应的图模型，并利用图模型上的标签传播算法来进行半监督学习。
标签传播算法可以通过已标注样本对无标签样本的标签进行推断，从而提高分类精度。
半监督深度学习图像分类方法研究综述
半监督深度学习图像分类方法研究综述吕昊远+，俞璐，周星宇，邓祥陆军工程大学通信工程学院，南京210007+通信作者E-mail:*******************摘要：作为人工智能领域近十年来最受关注的技术之一，深度学习在诸多应用中取得了优异的效果，但目前的学习策略严重依赖大量的有标记数据。
在许多实际问题中，获得众多有标记的训练数据并不可行，因此加大了模型的训练难度，但容易获得大量无标记的数据。
半监督学习充分利用无标记数据，提供了在有限标记数据条件下提高模型性能的解决思路和有效方法，在图像分类任务中达到了很高的识别精准度。
首先对于半监督学习进行概述，然后介绍了分类算法中常用的基本思想，重点对近年来基于半监督深度学习框架的图像分类方法，包括多视图训练、一致性正则、多样混合和半监督生成对抗网络进行全面的综述，总结多种方法共有的技术，分析比较不同方法的实验效果差异，最后思考当前存在的问题并展望未来可行的研究方向。
关键词：半监督深度学习；多视图训练；一致性正则；多样混合；半监督生成对抗网络文献标志码：A中图分类号：TP391.4Review of Semi-supervised Deep Learning Image Classification MethodsLYU Haoyuan +,YU Lu,ZHOU Xingyu,DENG XiangCollege of Communication Engineering,Army Engineering University of PLA,Nanjing 210007,ChinaAbstract:As one of the most concerned technologies in the field of artificial intelligence in recent ten years,deep learning has achieved excellent results in many applications,but the current learning strategies rely heavily on a large number of labeled data.In many practical problems,it is not feasible to obtain a large number of labeled training data,so it increases the training difficulty of the model.But it is easy to obtain a large number of unlabeled data.Semi-supervised learning makes full use of unlabeled data,provides solutions and effective methods to improve the performance of the model under the condition of limited labeled data,and achieves high recognition accuracy in the task of image classification.This paper first gives an overview of semi-supervised learning,and then introduces the basic ideas commonly used in classification algorithms.It focuses on the comprehensive review of image classification methods based on semi-supervised deep learning framework in recent years,including multi-view training,consistency regularization,diversity mixing and semi-supervised generative adversarial networks.It summarizes the common technologies of various methods,analyzes and compares the differences of experimental results of different methods.Finally,this paper thinks about the existing problems and looks forward to the feasible research direction in the future.Key words:semi-supervised deep learning;multi-view training;consistency regularization;diversity mixing;semi-supervised generative adversarial networks计算机科学与探索1673-9418/2021/15(06)-1038-11doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2011020基金项目：国家自然科学基金(61702543)。
基于深度学习的图像分割算法
基于深度学习的图像分割算法深度学习是人工智能的一项重要技术，它能够在无监督或半监督的情况下，从输入的数据中发现规律和特征。
图像分割是一种对图像进行像素级别识别的技术，它能够将图像中不同的区域分别分类，并且将它们分割出来。
那么基于深度学习的图像分割算法是如何实现的呢？1. 深度卷积神经网络深度卷积神经网络是深度学习中的一种基础模型，它包含多层卷积和池化层，能够提取输入图像中的特征。
在图像分割中，将图像输入到深度卷积神经网络中，网络能够学习到图像中不同区域的特征，并且将它们分别分类。
但是，仅仅使用深度卷积神经网络进行图像分割的效果并不出色。
2. 卷积神经网络语义分割模型卷积神经网络语义分割模型是深度学习中的一种图像分割方法，它包含编码器和解码器两部分。
编码器用于提取图像中的特征，解码器则将特征映射到对应的像素。
在图像分割中，将图像输入到编码器中，编码器在不断下采样的过程中，提取出越来越抽象的特征。
然后将特征图送入解码器中，解码器在不断上采样的过程中，将特征映射到对应的像素上，最终完成图像分割的任务。
3. U-Net模型U-Net模型是一种经典的卷积神经网络语义分割模型，它采用U形结构，包含编码器和解码器两部分，并且具有跳跃连接，能够有效地解决图像分割过程中的细节丢失和信息丢失问题。
在U-Net模型中，编码器部分采用逐层下采样的卷积和池化操作，提取图像特征。
解码器部分则采用逐层上采样的卷积和反卷积操作，将特征映射回原始大小，并且保留了编码器中对应层的特征，这些特征通过跳跃连接实现。
4. 语义分割的应用语义分割在很多领域都有广泛的应用，在医学图像中可以用来检测肿瘤和病灶，可以帮助医生分析病情和制定治疗方案；在自动驾驶领域中可以用来识别道路和车辆，并且实现障碍物检测和避让。
除此之外，语义分割还可以用来图像分割、物体识别、模式识别等应用中，具有广泛的前景。
基于深度学习的图像分割算法是近年来人工智能领域的重要研究方向，它可以有效地提高图像分割的精度和效率，并且在很多领域都有着广泛的应用前景。
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收稿日期： 2017 － 12 － 05 修回日期： 2017 － 12 － 27
共享及下采样的思想，使得该深层网络的训练开销减少，且 在字符识别中能达到 90% 以上的识别率。2012 年，在 ImageNet 的大规模视觉识别挑战赛中由 Alex Krizhevsky 等人提 出的”Alexnet”网络模型［1］以超过第二近 10% 的正确率赢得 比赛第一名。2015 年，19 层的神经网络模型 VGGNet 被提 出，该网络错误率低至 7. 3% ，在 ILSVRC 2014 竞赛中拿到定 位比赛项目的第一名、分类比赛项目的第二名的好成绩［2］。 在同年该竞赛中 GoogLeNet 被提出，该卷积神经网络模型共 22 层，其错误率被降至 6. 7%［3］。Kaiming He 在 2015 年提 出了一个更深的 深 度 神 经 网 络 模 型 ResNet，该 模 型 有 152
Deep Learning Image Classification Algorithm Based on Semi － Supervised Collaboration Training
GE Memg － ying，YU Chong － chong，ZHOU Lan，MA Yu － xi
（ College of Information Engineering，Qingdao University，Qingdao Shandong 266071，China）
1 引言
传统的图像分 类 算 法 在 性 能、效 率、智 能 等 方 面 都 很 难 满足图像大数据的要求，近年来，图像对象分类的深度学习 方法研究受到广泛关注，并出现了很多高识别率的算法。在 深度 学 习 中 卷 积 神 经 网 络 （ Convolutional Neural Network， CNN） 模型主要应用于图像分类领域。LeNet － 5 由 LeCun 等 人在 1998 年提出，主要用于字符识别，其局部感受野、权值
第 36 卷 第 2 期 文章编号： 1006 － 9348（ 2019） 02 － 0196
基于协同半监督的深度学习图像分类算法
葛梦颖，于重重，周 兰，马钰锡
（ 北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048）
摘要： 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 － UCSD Birds － 200 － 2011 数据集和 Caltech 256 数据集进行实 验，实验结果表明，所提出的算法在已标记样本较少的情况下可以获得高分类率的分类模型。 关键词： 协同半监督学习； 深度学习； 图像分类 中图分类号： TP391 文献标识码： B