基于变分贝叶斯对比网络的非参数图像聚类方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 张胜杰1; 王一飞1; 向旺1; 薛迪展2; 钱胜胜2
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| 刊名 | 模式识别与人工智能
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| 出版日期 | 2023 |
| 卷号 | 36期号:9页码:832-841 |
| 关键词 | Nonparametric Image Clustering ( NIC) Bayesian Algorithm Contrastive Clustering Polarizing Label Variational Method 非参数图像聚类(NIC) 贝叶斯方法 对比聚类 极化标签 变分方法 |
| ISSN号 | 1003-6059 |
| 英文摘要 | 非参数图像聚类中聚类簇数是未知的,需要模型自动发现.虽然一些现有的贝叶斯方法可以自动推断聚类簇数,但由于计算成本过高或过于依赖已学习到的特征,在大规模图像数据集上并不可行.因此,文中提出基于变分贝叶斯对比网络的非参数图像聚类方法.首先,利用ResNet提取图像特征.然后,提出深度变分迪利克雷过程混合优化方法,自动推断聚类数量,可直接嵌入端到端的深度模型,并可与特征提取器进行联合优化.最后,提出极化对比聚类学习,利用极化标签去噪策略对标签进行去噪和极化处理,并利用极化标签与数据增强预测标签进行对比学习,联合优化图像特征提取器和分类器.在三个基准数据集上的实验表明,文中方法性能较优. |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/55250]  |
| 专题 | 多模态人工智能系统全国重点实验室 |
| 作者单位 | 1.郑州大学 2.中国科学院自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张胜杰,王一飞,向旺,等. 基于变分贝叶斯对比网络的非参数图像聚类方法[J]. 模式识别与人工智能,2023,36(9):832-841. |
| APA | 张胜杰,王一飞,向旺,薛迪展,&钱胜胜.(2023).基于变分贝叶斯对比网络的非参数图像聚类方法.模式识别与人工智能,36(9),832-841. |
| MLA | 张胜杰,et al."基于变分贝叶斯对比网络的非参数图像聚类方法".模式识别与人工智能 36.9(2023):832-841. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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