属性蒸馏的零样本识别方法

作     者：李厚君 韦柏全 LI Houjun;WEI Boquan

作者机构：广西科技大学计算机科学与技术学院(软件学院)广西柳州545006 广西科技大学智能信息处理与图计算重点实验室广西柳州545006 

基　　金：国家自然科学基金(62166002) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第9期

页      码：219-227页

摘      要：零样本识别是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一,其关键在于如何从已见类中学到稳定和可迁移的知识。为提高零样本识别的准确率,对零样本识别问题进行了系统研究,并利用知识蒸馏的思想,精心设计了一个简单有效的属性蒸馏分类器。它符合人类认识事物的过程,首先从Vision Transformer大模型中获得全面细致的视觉特征,再运用属性概念蒸馏出物体的属性知识,最后迁移到未见类识别任务中。公开数据集上的实验表明,该方法取得了具有竞争力的结果,其识别准确率虽略低于最新的属性引导算法,但优于其他传统方法,而且识别架构简单具有更快的处理速度。同时,研究也指出了减少属性描述的稀疏性,以及增加多视角高清图像,将有利于提高零样本识别方法的准确率。

主 题 词：计算机视觉 零样本识别 知识蒸馏 属性蒸馏 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.2212-0382

馆 藏 号：203127582...