【摘 要】
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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样本图像分类方法。该方法采用多任务学习的
【机 构】
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中国科学院电子学研究所苏州研究院,中国科学技术大学软件学院
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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样本图像分类方法。该方法采用多任务学习的思想来共同学习类别分类器和属性分类器,获得一个低维的共享特征子空间,挖掘属性与类别之间的关系。同时,利用共享特征来学习属性排序函数,得到基于共享特征的相对属性模型,解决了相对属性学习过程中丢失属性与类别关系的问题。另外,将基于共享特征的相对属性模型用于零样本图像分类中,有效提高了零样本图像分类的识别率。实验数据集上的结果表明,该方法具有较高的相对
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