[发明专利]一种基于多尺度特征融合的零样本学习分类方法在审
| 申请号： | 202011190644.3 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112200267A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 王国威;管乃洋 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州拓云知识产权代理事务所(普通合伙) 32344 | 代理人： | 张宏闯 |
| 地址： | 300350 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的零样本学习分类方法，使用深度神经网络模型提取原始尺度图像特征；使用重校准技术对深度神经网络提取的特征图进行二次处理；使用裁剪技术对处理过的特征图进行计算生成细尺度图像；利用所生成的细尺度图像，再通过参数共享的深度神经网络提取细尺度图像特征；将原始尺度和细尺度图像特征进行特征融合，进而将融合特征投影到语义空间和隐空间，分别采用softmax loss和triplet loss进行参数优化和更新；在预测阶段，使用训练阶段得到的转换矩阵W对给定语义信息的图像进行分类识别；本发明使用从原始尺度和细尺度图像提取的深度特征同时参与训练，使得融合特征包含了多尺度的特征，提高了模型的鲁棒性，提高了分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 融合 样本 学习 分类 方法 | ||
【主权项】：
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