[发明专利]一种基于多模态融合的小样本商品分类方法在审
| 申请号： | 202210148811.0 | 申请日： | 2022-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN114757255A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 杨赛;杨慧;周伯俊;胡彬 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/06;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 226000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多模态融合的小样本商品分类方法，首先将多模态商品数据集随机分为元训练集和元测试集，在元训练集和元测试集上构建小样本分类任务；然后使用Resnet18和Text CNN分别提取商品的图像特征和文本特征，并使用双线性运算将两种模态的特征融合起来；接下来将支持样本的多模态特征和查询样本的多模态特征拼接起来输入到全连接层和Softmax层得到商品的类别概率值，计算交叉熵损失函数对网络中的参数进行训练；最后固定分量模型中的参数，将元测试数据集中的支持样本和查询样本输入到分类模型中就得到了查询样本的类别。本发明能够降低卷积神经网络在商品分类过程中对人工标注的依赖性，同时又能利用多模态信息提高小样本图像分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 融合 样本 商品 分类 方法 | ||
【主权项】：
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