基于语义信息保留的广义零样本图像识别方法及模型

发明专利有效专利

申请号：
CN202110754903.9
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-07-01
申请人：
中国科学技术大学

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著录项信息

专利名称	基于语义信息保留的广义零样本图像识别方法及模型
申请号	CN202110754903.9	申请日期	2021-07-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-07	公开/公告号	CN113361646A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国科学技术大学	申请人地址	安徽省合肥市包河区金寨路96号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学技术大学	当前权利人	中国科学技术大学
发明人	倪健;谢海永;吴曼青
代理机构	中科专利商标代理有限责任公司	代理人	孙蕾

摘要

本发明提供了一种基于语义信息保留的广义零样本图像识别方法，包括：在广义零样本学习的统一框架中构建对偶对抗多视角语义一致网络，学习构建原始生成对抗网络和对偶生成对抗网络；训练所述对偶对抗多视角语义一致网络；利用训练好的所述对偶对抗多视角语义一致网络对来源于任意域的视觉图像进行识别，得到识别结果。本发明将广义零样本图像分类任务借助生成模型转化为监督学习问题，采用对偶对抗的架构，该架构以双向对齐方式有效地保留了语义一致性，并减轻了语义丢失的问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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