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基于众包的图片标注系统: 收藏
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引用; 《计算机与现代化》2019年第8期 112-116页; 作者：陈峙宇吕坦悦王菲段震伟河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室江苏南京210098 河海大学计算机与信息学院江苏南京210098 南通河海大学海洋与近海工程研究院江苏南通226300; 在机器视觉系统的训练过程中,需要大量带有标签的图像来增强识别能力。传统的方法是召集一部分人进行独立注释,效率低,质量差。本文设计一个基于众包的图像标注系统。该系统利用协同过滤技术将图片推送给具有相应专业或兴趣爱好的志愿者...; 在机器视觉系统的训练过程中,需要大量带有标签的图像来增强识别能力。传统的方法是召集一部分人进行独立注释,效率低,质量差。本文设计一个基于众包的图像标注系统。该系统利用协同过滤技术将图片推送给具有相应专业或兴趣爱好的志愿者,然后通过语义处理算法对同一幅图片的标签集进行整理和归类,最后得出准确有效的标签。实验结果表明,该系统比传统图像标注方法有更好的鲁棒性和更高的效率。; 来源：详细信息评论

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