发明专利已授权

一种基于深度互学习的多标记零样本学习方法

📄 申请号：CN202210721119.2 📄 发布日：2026/07/29

著录项目信息

申请日

2022-06-24

公开号

CN114998613A

公开日

2022-09-02

申请人

安徽工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_44

IPC 分类号

G06V10_44 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习多标签学习

应用场景

图像识别, 计算机视觉, 自然语言处理, 智能推荐, 数据分类检索

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摘要

本发明公开了一种基于深度互学习的多标记零样本学习方法，涉及机器学习领域的多标记学习技术。本发明利用深度互学习技术，首先设计两个子网络，分别对CNNs提取的特征学习出两种表示，即基于区域的视觉特征和基于语义的视觉特征，在图像区域特征与区域特征相关联的基础上，融合了图像特征与标签语义的关系；并在整个训练过程中使两个子网络进行深度互学习，相互协作、相互促进，使得结果分布尽可能保持一致；同时在深度互学习过程中能够不断增强区域特征与区域特征、区域特征与标签语义之间的关联，从而提升多标记零样本问题下分类的准确性。

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

一种运煤皮带机异物检测方法

当前第 / 件

一种脱氢催化剂及其制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_44)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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