发明专利已授权

一种基于增强多模态对齐的广义零样本图像分类方法

📄 申请号：CN202110401006.X 📄 发布日：2025/11/26

著录项目信息

申请日

2021-04-14

公开号

CN113139591B

公开日

2023-02-24

申请人

深圳市凌晨知识产权运营有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_74 , G06V10_40 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像分类人工智能算法图像识别多模态学习图像分类

应用场景

图像分类, 计算机视觉, 智能安防, 医学影像分析, 遥感图像识别

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于增强多模态对齐的广义零样本图像分类方法，该方法包括以下步骤：图像获取步骤：获取待识别图像；图像分类步骤：将待识别图像输入广义零样本图像分类模型中确定待识别图像的识别目标类别；广义零样本图像分类模型为通过训练步骤和测试步骤得出；训练步骤具体包括：特征编码步骤：采用两个超球面变分自编码器分别对训练样本的视觉特征和语义特征编码进共享的潜层空间中；潜层向量对齐步骤：将训练模型的优化方向趋向于视觉潜层向量和语义潜层向量的分布对齐；分布边界阈值获取步骤：寻找分布边界阈值。本发明通过超球面变分自编码器为视觉特征和语义特征构建潜层空间，使不同类的相互远离，提高已见类和未见类的识别效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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