[发明专利]一种基于多模态融合的生成对抗网络的零样本分类方法在审
| 申请号： | 201910786521.7 | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110598759A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 冀中;王俊月 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于多模态融合的生成对抗网络的零样本分类方法。首先用全连接层—隐藏层—全连接层的结构构造包含两个生成器、一个辨别器的生成对抗网络，并将训练图像的属性特征a和文本矢量特征w分别输入到两个生成器中完成对应伪图像的合成。通过冗余处理并融合的特征作为辨别器伪通道的输入，与训练图像的真实视觉特征进行对抗，最终获得具有高性能的两个生成器。测试阶段将测试图像的属性特征a | ||
| 搜索关键词： | 生成器 视觉特征 属性特征 文本矢量 训练图像 辨别器 连接层 对抗 融合 合成 测试阶段 测试图像 结构构造 欧氏距离 冗余处理 数据增强 样本分类 质量分类 多模态 伪通道 伪图像 隐藏层 权重 样本 网络 多样性 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于多模态融合的生成对抗网络的零样本分类方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1)初始化辨别器D
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