[发明专利]一种基于元学习的对抗网络的零样本图像分类方法有效
| 申请号： | 202011147848.9 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112364894B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 冀中;崔碧莹 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 潘俊达 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于图像分类的技术领域，具体涉及一种基于元学习的对抗网络的零样本图像分类方法，将元学习的训练方式用于零样本分类任务中，通过将视觉特征和语义特征先后输入网络，在训练阶段模拟了对零样本图像分类的学习任务，不仅完成了视觉特征的生成过程，而且保证了不同分类器的对齐关系，同时每个episode的任务获得的知识得到充分利用，使语义分类器在视觉分类器的监督下更好地训练出来，从而合成更趋近于真实分布的视觉特征和语义特征，设计出适合于现实情况的零样本图像分类技术。本发明能够使广义零样本图像分类能力更加突出，提高模型的泛化能力，缓解零样本学习普遍存在的领域偏移问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 对抗 网络 样本 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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