段贺
- 作品数：1 被引量：8H指数：1
- 供职机构：中国科学院电子学研究所苏州研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于共享特征相对属性的零样本图像分类被引量：8
- 2017年
- 在利用相对属性学习实现零样本图像分类中,现有的方法并没有考虑属性与类别之间的关系,为此该文提出一种基于共享特征相对属性的零样本图像分类方法。该方法采用多任务学习的思想来共同学习类别分类器和属性分类器,获得一个低维的共享特征子空间,挖掘属性与类别之间的关系。同时,利用共享特征来学习属性排序函数,得到基于共享特征的相对属性模型,解决了相对属性学习过程中丢失属性与类别关系的问题。另外,将基于共享特征的相对属性模型用于零样本图像分类中,有效提高了零样本图像分类的识别率。实验数据集上的结果表明,该方法具有较高的相对属性学习性能和零样本图像分类精度。
- 乔雪彭晨段贺张钰尧
- 关键词：多任务学习
