[发明专利]一种基于判别性提升的零样本草图检索方法在审
| 申请号： | 202110407892.7 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113032601A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 赵海峰;吴天健;张燕 | 申请（专利权）人： | 金陵科技学院 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于判别性提升的零样本草图检索方法,提出教师‑学生网络体系结构，由一个使用预训练模型的教师网络和一个由教师网络引导输出的学生网络组成。通过采用更强大的预训练模型作为教师网络，并增加基于预测概率的硬编码距离来进一步增强教师网络的判别性。然后，使用教师网络的输出作为学习目标，对学生网络进行微调。经过训练，得到性能更优的草图网络模型。检索时，将待查询的草图和每一张候选图像输入到草图网络模型中，得到它们的特征向量。计算这些特征向量之间的欧几里得距离，并以此度量草图查询和每个候选图像之间的相似度。根据相似度大小，模型返回与待查询的草图最相似的图像。本发明检索准确率高，模型稳定性高，适用性强的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 判别 提升 样本 草图 检索 方法 | ||
【主权项】：
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