基于语义层次结构的Triplet网络学习方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910060989.8
IPC分类号：G06N20/00;G06T5/00
申请日期：
2019-01-23
申请人：
西北工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于语义层次结构的Triplet网络学习方法
申请号	CN201910060989.8	申请日期	2019-01-23
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-06-21	公开/公告号	CN109919320A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N20/00	IPC分类号	G;0;6;N;2;0;/;0;0;;;G;0;6;T;5;/;0;0查看分类表>
申请人	西北工业大学	申请人地址	陕西省西安市友谊西路127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	西北工业大学	当前权利人	西北工业大学
发明人	何贵青;张琪琦
代理机构	西北工业大学专利中心	代理人	金凤

摘要

本发明提供了一种基于语义层次结构的Triplet网络学习方法，构建语义层次结构，层次化Triplets采样，之后层次化Triplet网络训练，再利用bilinear特征增强，从而更新网络的参数。本发明既利用了语义知识指导网络层次化的区分样本结构，又利用了层次间的关系让网络关注到更有效的Triplets对，充分挖掘了batch中样本的有效性，从而提升了网络学习到的深度特征的可分性。同时，本发明还利用bilinear函数对图像细节进行了增强，并与Triplet联合训练，进一步提升了网络的性能。

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