基于众包的深度学习图像描述Unknown Unknowns消除研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-17页 |
| 1.2 研究现状及挑战 | 第17-21页 |
| 1.2.1 图像生成描述研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 UUs发掘研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.3 图像描述领域深度学习研究概述 | 第20页 |
| 1.2.4 众包技术相关研究概述 | 第20-21页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第21-23页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第23-26页 |
| 第2章 相关研究工作与技术理论 | 第26-39页 |
| 2.1 消除图像描述UUs任务定义 | 第26-27页 |
| 2.2 相关研究工作 | 第27-35页 |
| 2.2.1 分类预测问题中的UUs | 第27-29页 |
| 2.2.2 图像领域深度学习算法概述 | 第29-32页 |
| 2.2.3 众包技术在人机协作中的应用 | 第32-35页 |
| 2.3 图像描述领域常见评测方法及指标 | 第35-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 UUs发现与半自动定位方法 | 第39-48页 |
| 3.1 研究动机 | 第39-40页 |
| 3.2 数据集、基准模型与自定义说明 | 第40-41页 |
| 3.3 UUs初步发现与定位 | 第41-47页 |
| 3.3.1 模糊分片获取与候选UUs词对抽取 | 第43-44页 |
| 3.3.2 快速众包清洗候选UUs词对 | 第44-45页 |
| 3.3.3 高频确信UUs词对近义扩展 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 外部数据驱动消除UUs | 第48-59页 |
| 4.1 研究动机 | 第48-49页 |
| 4.2 众包获取相似图像标注 | 第49-52页 |
| 4.3 外部数据驱动UUs消除及模型优化方法流程 | 第52-54页 |
| 4.4 实验与讨论 | 第54-58页 |
| 4.4.1 实验数据集与评测指标 | 第54-55页 |
| 4.4.2 实验准备及参数设置 | 第55-56页 |
| 4.4.3 实验结果及数据分析 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 众包常识性标注任务设计原则与应用研究 | 第59-76页 |
| 5.1 研究动机 | 第59-60页 |
| 5.2 众包任务设计与游戏机制应用研究 | 第60-64页 |
| 5.2.1 众包任务设计相关研究 | 第60-62页 |
| 5.2.2 游戏机制在众包中的应用 | 第62-64页 |
| 5.3 众包常识性标注任务设计思想与原则 | 第64-67页 |
| 5.3.1 显式众包与隐式众包 | 第64-65页 |
| 5.3.2 标注任务设计原则提出与实例说明 | 第65-67页 |
| 5.4 实验与讨论 | 第67-75页 |
| 5.4.1 实验说明、数据集与评测指标 | 第67-69页 |
| 5.4.2 实验准备与参数设置 | 第69-70页 |
| 5.4.3 实验结果展示 | 第70-73页 |
| 5.4.4 实验结果分析 | 第73-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结和展望 | 第76-78页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 未来工作 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-86页 |
| 附录一作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第86页 |
| 附录二作者攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
