[发明专利]基于知识图谱增强小样本视觉分类的网络模型构建方法有效
| 申请号： | 202010823406.5 | 申请日： | 2020-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN112016601B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 林欣;朱泽阳;叶加博;李定邦 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识图谱增强小样本视觉分类的网络模型构建方法，构建方法包括了知识图谱表示、特征提取、特征融合和图片分类。在给出类别的几张样例图片的情况下，从知识图谱中提取出该类别的语义特征，并将该语义特征与该类别图片的特征相结合来得到代表该类别的特征，最后采用余弦相似度来计算待分类图片与各个类别特征之间的相似度，相似度最高的类别即为待分类图片所属类别。本发明解决了人工智能技术无法被广泛应用于各个领域的问题；解决了应用人工智能技术的过程中依赖大型标注的数据的问题；实现了语义信息和图片信息相结合来提升视觉分类模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 图谱 增强 样本 视觉 分类 网络 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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