典型文献
基于重构对比的广义零样本图像分类
文献摘要：
广义零样本图像分类中常使用生成模型重构视觉信息或语义信息用于再进一步学习.然而,基于变分自编码器的方法对重构样本利用不够充分,表示性能欠缺.因此,文中提出基于重构对比的广义零样本图像分类模型.首先,使用两个变分自编码器将视觉信息和语义信息编码为同维度的低维隐向量,再将隐向量分别解码到两种模态.然后,使用投影模块投影视觉信息与语义模态的隐向量重构的视觉模态信息.最后,对投影后的特征进行重构对比学习.在保持变分自编码器重构性能的基础上增强编码器重构的判别性能,提高预训练特征在广义零样本图像分类任务上的应用能力.在4个标准数据集上的实验证实文中模型的有效性.
文献关键词：
广义零样本图像分类;变分自编码器;对比学习;语义信息;视觉信息
中图分类号：
作者姓名：
许睿;邵帅;曹维佳;刘宝弟;陶大鹏;刘伟锋
作者机构：
中国石油大学(华东)控制科学与工程学院 青岛266580;之江实验室基础理论研究院 杭州311121;中国科学院空天信息创新研究院遥感卫星应用国家工程研究中心 北京100094;云南大学信息学院 昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]许睿;邵帅;曹维佳;刘宝弟;陶大鹏;刘伟锋-.基于重构对比的广义零样本图像分类)[J].模式识别与人工智能,2022(12):1078-1088
A类：
广义零样本图像分类
B类：
生成模型,模型重构,视觉信息,语义信息,再进一步,变分自编码器,本利,示性,分类模型,信息编码,低维,隐向量,解码,影视,视觉模态,模态信息,影后,对比学习,器重,重构性,判别性,预训练,训练特征,分类任务,应用能力,标准数据集
AB值：
0.229752
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