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摘 要:本发明公开了一种基于交叉知识的图像零次分类模型,包括生物分类树模块;根据数据集中所有的类别构建为生物分类树;视觉特征提取模块:用于将数据集中的图像转化为一维的视觉特征;语义特征提取模块:用于将数据集中的文本或者属性转化为一维的语义特征;交叉知识学习模块:用于丰富类别的语义信息;生成对抗网络模块:包括生成器和判别器,生成器将语义特征生成伪视觉特征,判别器用于判别图像的真伪和所属类别;本发明采用交叉知识学习,能够训练更多相关的语义特征,以便在ZSL中嵌入从语义到视觉的特征,丰富了跨模态学习过程中的语义特征;本发明的模型以及方法简单高效,在多个权威数据集上均获得高准确率分类结果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011402935.4 | 专利名称: | 一种基于交叉知识的图像零次分类模型及其分类方法 |
申请日: | 2020-12-04 | 申请/专利权人 | 云南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区翠湖北路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 分类模型搜索 |
公开/公告日: | 2021-07-30 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113191381A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |