[发明专利]一种基于自编码器的零样本图片分类方法有效
| 申请号： | 202011501875.1 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112487193B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 杨阳;位纪伟 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 55002*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自编码器的零样本图片分类方法，构建了一个新的生成模型，来直接用生成式方法生成不可见类别的分类器向量。生成模型是一个基于图的自编码结构，其中，编码器用来学习每个类别的隐分布，解码器则用来依据隐分布信息来生成每个类的分类器向量。由于知识图谱允许类别之间共享统计强度，本发明利用结构化的知识图谱来表示类别之间的关系，并采用图卷积神经网络在类别之间迁移知识。不同于之前的生成式方法生成类别的视觉特征，本发明直接为不可见类生成分类器，从而避免现有的生成式方法消耗大量时间的问题，缩短训练耗时，提高图片分类精度，即高效且准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 编码器 样本 图片 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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