[发明专利]一种基于循环一致性的零样本识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110679972.8 | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN113269274B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 张桂梅;黄军阳;龙邦耀;徐可 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 王爱涛 |
| 地址： | 330063 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于循环一致性的零样本识别方法及系统，从收集的数据集中，选取一部分类别为训练集，剩下的为测试集，其中训练集样本带标注信息，测试集样本不带标注信息；构建用于广义零样本识别的待训练循环一致性生成对抗网络模型，包括两个生成器、两个判别器和一个去冗余模块；构建多目标损失函数，对上述构造的循环一致性生成对抗网络模型进行更新，不断地优化网络模型的参数，得到训练完成的循环一致性生成对抗网络模型；基于训练完成的循环一致性生成对抗网络，分别在AWA、CUB和SUN三个数据集上进行测试，得出识别结果。本发明的方法可以识别未带标注信息的属性表示，且能够提高广义零样本识别的精度，提升模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 一致性 样本 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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