基于语义对齐和重构的零样本学习算法

作     者：王紫沁 杨维 WANG Zi-qin;YANG Wei

作者机构：北京交通大学电子信息工程学院北京100044 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2021年第42卷第1期

页      码：70-75页

摘      要：为同时缓解零样本学习算法中固有的枢纽问题和域漂移问题,提出一种基于语义对齐和重构的零样本学习算法。以语义特征嵌入到图像空间的神经网络映射模型为基础,对模型添加语义原型和图像原型对齐的约束条件进一步缓解高维向量枢纽问题对标签预测的影响;对模型添加语义特征重构建的约束条件,缓解域漂移问题对识别正确率的影响。实验结果表明,所提算法在AwA和CUB数据集上达到了较优的识别正确率,验证了其有效性。

主 题 词：零样本学习 语义对齐 枢纽问题 语义重构 域漂移 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2021.01.011

馆 藏 号：203101658...