[发明专利]一种基于多模态小样本持续学习的图像分类方法及产品在审
| 申请号： | 202310465671.4 | 申请日： | 2023-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN116524261A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 王鑫;朱文武 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 苟冬梅 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于多模态小样本持续学习的图像分类方法及产品，涉及图像处理技术领域，包括：获取输入图像；基于输入图像，获取输入数据，输入数据至少包括视觉特征以及所述视觉特征对应的文本原型；将视觉特征以及文本原型输入语义融合网络，以对视觉特征以及文本原型进行信息融合，获取自适应原型，自适应原型至少包括自适应视觉原型以及自适应查询表征；基于自适应视觉原型与自适应查询表征，获取查询图像的类别概率。本申请通过在小样本持续学习过程中，基于语义融合网络将隐藏在类别文本中语义信息与视觉信息进行融合，使模型在进行小样本持续学习时考虑语义信息的影响，从而极大地缓解了小样本持续学习过程中的灾难性遗忘问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态小 样本 持续 学习 图像 分类 方法 产品 | ||
【主权项】：
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