基于迁移学习与深度卷积特征的图像标注方法研究

资 源 简 介

基于迁移学习与深度卷积特征的图像标注方法研究

详 情 说 明

图像标注是计算机视觉领域的重要任务，旨在为图像生成自然语言描述。传统方法依赖手工设计特征，但近年来，基于迁移学习与深度卷积特征的方法显著提升了标注性能。

迁移学习通过复用预训练深度卷积网络（如ResNet、VGG）提取通用视觉特征，避免了从零训练的高成本。典型的实现流程分为三阶段：首先用ImageNet预训练的特征提取器编码图像为高维向量；其次通过注意力机制等结构关联视觉特征与语义空间；最后采用RNN或Transformer解码生成描述语句。

深度卷积特征的层次化特性解决了传统方法表征能力不足的问题——浅层卷积捕捉边缘纹理，深层网络则提取语义级信息（如物体类别）。这种结合迁移学习的方案尤其适合数据有限的标注场景，因为预训练模型已具备强大的泛化能力。

当前研究热点包括多模态特征对齐、弱监督学习优化，以及结合视觉-语言预训练模型（如CLIP）的跨模态迁移。这些方向进一步推动了图像标注在医疗影像、自动驾驶等领域的实用化进程。