[发明专利]一种基于多粒度融合网络的零样本图片识别方法有效
| 申请号： | 202011501887.4 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112488241B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 杨阳;位纪伟 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06V10/74 | 分类号： | G06V10/74;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;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多粒度融合网络的零样本图片识别方法，利用类别的语义信息作为指导，抑制噪音，增强语义，修正已有知识图谱中的误差，构建出新的知识图谱，从而得到新的邻接矩阵，获取了更为精确的类别之间的关系，其次，针对深层图卷积网络易过平滑，浅层图卷积网络表达能力不够的难题，为更好地利用知识图谱迁移知识，设计一个多粒度融合网络，它能捕获多粒度的特征信息来生成分类器，将多种粒度的特征融合到一起，可以高效的在类别之间进行知识迁移，大幅提升图片分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒度 融合 网络 样本 图片 识别 方法 | ||
【主权项】：
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