公开(公告)号：CN117372775A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311418537.5

申请日：2023-10-30

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周媛 ,  向磊

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/20 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的动态选择的零样本学习分类方法，包括如下步骤：获取待分类的图片；将图片输入至训练好的零样本学习分类模型中，得到图片对应的类别标签；其中，零样本学习分类模型包括视觉编码器、动态区域选择模块、属性分类器、动态属性选择模块和分类模块，其中，基于动态区域选择模块，能够得到精炼后的区域视觉特征，从而更好的捕捉到图片中的属性；基于动态属性选择模块，得到精炼后的类别原型，学习针对每个样本的类别原型，从而减少了同类图片中属性表现的差异性，提高了对图片的识别准确率。