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......
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......
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......
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......
零样本图像分类通过语义知识建立了已知类别到未知类别的纽带,从而能够识别训练阶段未见过的类别,目前已成为计算机视觉领域的研究......
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......
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......
