[发明专利]一种基于对比学习的零样本图像分类网络及深度学习方法在审
| 申请号： | 202211298406.3 | 申请日： | 2022-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN115641582A | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 张鼎文;程德;彭春蕾;王格荣;韩军伟 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/70 | 分类号： | G06V20/70;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/74 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 王鲜凯 |
| 地址： | 71007*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对比学习的零样本图像分类网络及深度学习方法，设计的模型包括语义属性的对比学习嵌入、学生模型和教师模型的一致性约束以及原型模块三个部分。其中语义属性的对比学习嵌入部分从实例级监督和类别级监督两个层上面着手，在正负样本的预测语义属性上以及正负类别的预测语义属性上进行对比学习。一致性约束部分引入了Mean Teacher机制，将采用不同数据增强的图像输入给学生模型和教师模型，再通过让二者输出结果趋于一致来对模型增强约束。原型模块在学生模型和教师模型内部，通过属性原型向量的学习将视觉特征转换为预测属性得分。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 样本 图像 分类 网络 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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