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发明公开
一种基于联合生成对抗网络的零样本图像分类方法审中-实审

公开(公告)号：CN116563617A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310462207.X

申请日：2023-04-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王晓华 , 史玥婷 , 张旻琬 , 王卫江

IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于联合生成对抗网络的零样本图像分类方法，利用均值法建立不可见类的图像表征特征，利用图像表征特征训练语义特征生成对抗网络，然后联合视觉特征生成对抗网络生成视觉特征，再将生成视觉特征和真实视觉特征进行语义映射，最后利用映射语义向量进行零样本分类。从语义特征、视觉特征两方面解决了不可见类的数据稀缺的问题，缓解了预测结果向可见类偏移的情况，本发明有效提升了零样本分类的准确度。

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