[发明专利]基于特征优化的混合广义零样本学习方法

摘要

基于特征优化的混合广义零样本学习方法，将真实样本和生成模型产生的生成样本映射到一个嵌入空间中，在嵌入空间中执行最终的广义零样本学习分类。另外，为了改进可见类样本和未见类样本的视觉特征，该方法采用了一个特征优化模块，该模块将视觉→语义映射集成到混合框架中，引入了语义周期一致性损失与对比损失，来明确地鼓励类内紧凑性和类间可分性，并指导模型学习语义相关和更具鉴别性的视觉特征。本发明能够为不可见类生成具有鉴别性的视觉特征，弥补了样本缺失以及生成模型产生的生成样本缺乏鉴别性的问题，并且能够更加紧密地联系视觉特征和语义特征，使得模型更具鲁棒性，分类精度明显提高。