如何从零开发一个复杂深度学习模型
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在零样本图像分类场景中,已标记训练样本不足以涵盖所有对象类,对于实际应用中出现的新对象类,传统分类器无法对这种训练阶段不可见的新模式进行正确分类。基于属性学习的零样本图像分类通过将属性作为对象类的一种中间表示,实现可见模式与未知新模式之间的知识传递。现有的零样本图像分类方法主要存在以下几种问题:属性学习模型的设计缺少对与属性相关的各种先验知识的利用;属性-类别标签映射中对各属性分类器的分类能力描述不足;没有充分利用属性与图像特征之间的依赖关系等等。基于这些问题,本文主要研究内容为:第一,目前零样本学习中使用的图像特征仍由人工设计提取,分类精度严重依赖于提取特征的质量
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2024-06-11 广告
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