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属性蒸馏的零样本识别方法: 收藏
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引用; 《计算机工程与应用》2024年第9期60卷 219-227页; 作者：李厚君韦柏全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; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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