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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
摘要：本发明公开了一种融合专家知识的浮游植物显微图像零样本检索与标注方法。该方法利用开源的图像分类数据集和含有标签噪声的浮游植物显微图像训练出零样本检索模型，将少量专家标注的目标流域图像作为专家知识库，并使用零样本检索模型构建出专家向量库。对于非专业标注人员不识得的浮游植物，使用模型提取的待标注图像的特征向量，与专家向量库中的特征向量计算相似度，按相似度大小排序并展示专家知识库中对应的图像，标注人员仅需选择与待标注图像最相似的专家标注图像即可完成标注。本发明公开了一种仅需少量浮游植物分类学专业人士，即可让大量非专业人员开展浮游植物显微图像数据集的标注工作，大幅提高了数据标注效率以及降低了标注成本。
主权项：1.一种融合专家知识的浮游植物显微图像零样本检索与标注方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、利用开源的图像分类数据集完成模型的预训练，得到预训练模型；步骤二、收集含有标签噪声或非目标流域采集标注的浮游植物显微图像，制作成微调数据集；步骤三、在预训练模型的基础上，使用微调数据集训练出零样本检索模型；步骤四、选取由专业人士标注的目标流域图像作为专家知识库，并使用零样本检索模型为知识库中的每张图像生成对应的特征向量，构成专家向量库；步骤五、非专业人士选择待标注的图像，由模型计算出其特征向量；步骤六、计算待标注图像与专家向量库中的全部向量计算相似度，排序后，按相似度从大到小展示专家知识库中对应的图像；步骤七、非专业人士选择与待测图像形态上最相似的图像，可获取待测图像的标签，即为检索图像对应的标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 一种融合专家知识的浮游植物显微图像零样本检索与标注方法
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