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公开(公告)号：CN114821196A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210638733.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及公开了一种基于原型域对齐与跨模态重建的零样本图像识别方法，其包括以下主要步骤：提取可见类样本的视觉特征；通过特征分布编码器获得可见类图像的视觉分布信息；通过特征生成器获得生成的视觉特征；通过设计分布正则化损失、域一致性损失、视觉重建损失、对抗损失和语义重建损失，训练优化所述特征生成器的模型的参数，获得训练好的特征生成器；将未见类语义特征输入训练好的特征生成器获得生成的未见类视觉特征；利用生成的未见类视觉特征训练未见类分类器；利用训练好的未见类分类器对未见类图像进行预测。本发明通过原型域一致性对齐和跨模态重建，使生成的视觉特征与真实的视觉特征更加接近，并且包含更多的类别判别性特征。
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