[发明专利]一种基于语义特征增强的细粒度图像分类方法有效
| 申请号： | 202011501882.1 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112488132B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 杨阳;关祥 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;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语义特征增强的细粒度图像分类方法，创造性地将文本引入图像分类模型训练过程，通过让文本特征和图像特征共享分类器的方式提升模型对语义信息的决策能力。同时，在训练过程中，进一步地将两种门控语义特征增强、语义边界特征增强应用到特征提取阶段和特征分类阶段。这样利用文本的语义信息对图像特征进行约束，从而提升图像分类模型对小样本数据的泛化能力，不再依赖于大规模高质量标注数据集，避免高额数据成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 特征 增强 细粒度 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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