零样本图像分类相关论文
面对现实世界中庞大的并且时刻在增长的物体种类数量,人工标注对应类别样本的成本越来越高,并且还存在一些特定场景下的物体类别难......
在图像分类的实际应用中,未见类样本时常因标签无法获得而不能正确分类。零样本图像分类利用可见类样本的语义知识迁移来预测未见......
零样本学习(Zero-Shot Learning,ZSL)利用人工定义属性等类别辅助信息进行模型训练,使模型具有识别未知类样本的能力.近年,利用生......
属性作为联系底层特征和类别标签之间的桥梁实现了可见类到不可见类之间的知识迁移,为零样本图像分类(零样本学习)中类别标签缺失......
零样本图像分类属于图像分类领域,是受人类推理能力的启发而提出的一项新技术。零样本分类的任务是识别在训练阶段没有训练样本的......
图像作为信息和数据的重要载体,已广泛渗透于现代生产生活的每个环节。利用机器学习方法对海量图像进行分类等加工处理已成为当今......
面对人工标注大量样本费时费力,一些稀有类别样本难于获取等问题,零样本图像分类成为计算机视觉领域的一个研究热点。首先,对零样......
针对零样本图像分类构建共享属性层时造成的信息缺失问题,该文提出一种嵌入属性关联性的补偿方法。通过语义自编码器构建特征到属......
图像分类是计算机视觉中一个重要的研究子领域.传统的图像分类只能对训练集中出现过的类别样本进行分类.然而现实应用中,新的类别......
图像分类在机器学习、计算机视觉和模式识别等领域占据重要地位,图像分类模型一般由图像特征抽取、特征变换和增强、分类器训练等......
零样本图像分类指训练集和测试集在数据的类别上没有交集的情况下进行图像分类.该技术是解决类别标签缺失问题的一种有效手段,因此......
在零样本学习中,由于参与训练的类别和测试类别之间不存在交集,训练样本和测试样本存在一定的数据分布差异。因此,由训练样本学习......
对于具有相似属性的类别而言,在有限维度的语义属性下,基于属性的零样本图像分类器难以对它们进行正确区分.考虑到语义属性描述类......
在利用相对属性学习实现零样本图像分类中,现有的方法并没有考虑属性与类别之间的关系,为此该文提出一种基于共享特征相对属性的零......