[发明专利]一种基于对齐变分自编码器与三元组结合的零样本学习方法在审
| 申请号： | 202111364293.8 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN114022739A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 李群;沈亚营;肖甫;徐鼎;周剑 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于对齐变分自编码器与三元组结合的零样本学习方法，输入已知类别图像特征及其对应选取的正样本和负样本组成的三元组到图像特征变分自编码器，输入已知类别图像对应的属性特征到属性变分自编码器；通过重建损失、参数对齐损失、交叉重建损失和三元组损失四种损失函数对自编码器进行优化学习；由编码器编码后获取图像特征和属性的潜在空间特征，并在潜在空间训练一个分类器。利用训练好的分类器对测试集数据进行测试。本方法能够为未知类别生成高质量潜在空间特征，弥补了零样本学习在训练过程中缺失未知类别训练样本的问题，并且能够更加紧密地联系视觉特征和语义特征，使得模型更具鲁棒性，分类精度明显提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对齐 编码器 三元 结合 样本 学习方法 | ||
【主权项】：
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