基于改进TransGAN的零样本图像识别方法

零样本学习算法旨在解决样本极少甚至缺失情况下的图像识别问题。生成式模型通过生成缺失类别的图像,将此问题转化为传统的基于监督学习的图像识别,但生成图像的质量不稳定、容易出现模式崩塌,影响图像识别准确性。为此,通过对TransGAN模型进行改进,提出基于改进TransGAN的零样本图像识别方法。将TransGAN的生成器连接卷积层进行降维,并进一步提取图像特征,使生成图像特征和真实图像特征更加接近,提高特征的稳定性;同时,对判别器加入非线性激活函数,并进行结构简化,使判别器更好地指导生成器,并减小计算量。在公共数据集上的实验结果表明,所提方法的图像识别准确率较基线模型提高了29.02%,且具有较好的泛化性能。