公开(公告)号：CN113688879A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110874153.9

申请日：2021-07-30

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 张浩峰 ,  赵晓杰

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于置信度分布外检测的广义零样本学习分类方法，步骤为：构造映射器，将样本视觉特征映射到属性特征，产生置信度值；通过置信度值将映射得到的属性特征和样本真实的类别属性组合起来；使用组合而成的新属性，和所有类别属性做相似度计算，对训练样本做分类预测，训练映射器；测试样本用训练好的映射网络将样本映射至属性空间，同时产生置信度；置信度不小于预设值，则样本属于可见类，将样本映射出的属性和可见类属性做相似度运算进行分类；置信度值小于预设值则样本属于不可见类，将样本映射出的属性和不可见类属性做相似度运算进行分类。本发明增加了对可见类、不可见类分类的准确率，整体上提升了零样本分类的预测准确率。

公开(公告)号：CN113688879B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202110874153.9

申请日：2021-07-30

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 张浩峰 ,  赵晓杰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于置信度分布外检测的广义零样本学习分类方法，步骤为：构造映射器，将样本视觉特征映射到属性特征，产生置信度值；通过置信度值将映射得到的属性特征和样本真实的类别属性组合起来；使用组合而成的新属性，和所有类别属性做相似度计算，对训练样本做分类预测，训练映射器；测试样本用训练好的映射网络将样本映射至属性空间，同时产生置信度；置信度不小于预设值，则样本属于可见类，将样本映射出的属性和可见类属性做相似度运算进行分类；置信度值小于预设值则样本属于不可见类，将样本映射出的属性和不可见类属性做相似度运算进行分类。本发明增加了对可见类、不可见类分类的准确率，整体上提升了零样本分类的预测准确率。