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基于文本引导和视觉特征融合的噪声标签学习算法 廖雨琪,肖波 北京邮电大学人工智能学院,北京 100876 摘要:针对真实世界噪声数据集中细粒度噪声标签带来的模型学习难题,本文提出了一种基于文本引导与视觉特征融合的噪声标签学习算法。该方法通过引入文本信息,将类别语义先验知识融入模型训练,以提升对细粒度类别的判别能力;同时,设计视觉特征融合模块,有效整合全局特征与局部判别性特征,从而构建全面细致的视觉表征空间。实验结果表明,该方法在真实世界噪声数据集上取得了显著的性能提升。 关键词:噪声标签学习;细粒度噪声;文本引导;视觉特征融合 中图分类号:计算机技术
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