基于主动学习的图像分类技术：现状与未来

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作者：刘颖，庞羽良，张伟东等 来源：《电子学报》 编辑：东岸因为@一点人工一点智能 原文：https://www.ejournal.org.cn/CN/10.12263/DZXB.20230397 图像分类作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一，应用领域非常广泛。基于深度学习的图像分类技术取得的成功，依赖大量的已标注数据，然而数据的标注成本往往是昂贵的。 主动学习作为一种机器学习方法，旨在以尽可能少的高质量标注数据达到期望的模型性能，缓解监督学习任务中存在的标注成本高、标注信息难以大量获取的问题。主动学习图像分类算法根据样本选择策略，从未标记样本数据集合中选择出信息量丰富，对分类模型训练贡献更高的样本进行标注，以更新已标注训练数据池，如此循环直至满足给定的停止条件或模型标注预算耗尽。 本文对近年来提出的主动学习图像分类算法进行了详细综述 ………………………………