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申请/专利权人：中原工学院
摘要：本发明公开了一种基于缓解类别偏见和视觉解纠缠的广义零样本学习方法，首先在特征生成模块中加入域判别器和语义解码器，最大化类别之间的决策边界，区分不可见的类别，并促进合成特征与其相应的语义嵌入的一致性；利用预先训练的深度模型，提取视觉特征包含与分类相关和与分类无关的特征；利用解纠缠模块，将分类相关和分类无关的特征从视觉特征中分离出来；最后用分类相关的特征来训练分类器，提高分类精度；本申请利用可见和不可见类之间的类间可分离性，引入边界损失和循环一致性损失，约束生成器合成了更具判别性的不可见类特征，缓解类别偏差问题，最后的分类阶段仅使用与分类相关的视觉特征来训练分类器，减少不相关信息对分类性能的影响。
主权项：1.一种基于缓解类别偏见和视觉解纠缠的广义零样本学习方法，其特征在于，包括特征生成模块、域判别器、语义解码器和解纠缠模块，具体包括以下步骤：S1：首先在特征生成模块中加入域判别器和语义解码器，通过最大化类别之间的决策边界，区分不可见的类别，并促进合成特征与其相应的语义嵌入的一致性；S2：利用预先训练的深度模型，提取视觉特征包含与分类相关和与分类无关的特征；S3：利用基于批量重组的解纠缠模块，将分类相关和分类无关的特征从视觉特征中分离出来；S4：最后使用分类相关的特征来训练分类器，以提高分类精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中原工学院 一种基于缓解类别偏见和视觉解纠缠的广义零样本学习方法
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