BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-22T00:00:00Z 基于多特征和 t-SNE 的非线性规范相关分析进行土地覆盖图像的半监督分割 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种基于核规范相关分析（KCCA）的标签传播框架，能够构建潜在的语义空间来嵌入视觉和文本特征之间的相关性，并在四个数据集上展示了显著的改进。该方法适用于专家标注的数据集和社交媒体上用户自动生成的标签数据。 🏷️ 标签 半监督 数据集 标签传播框架 核规范相关分析 视觉和文本特征 语义空间 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
