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闫世珍曾庆涛齐亚莉陆利坤董武余丽琴 《北京印刷学院学报》2023,(9):7-13
图像分类作为图像处理的基础,一直是热门的研究话题。传统的图像分类方法需要采用大量专家标记的数据集,成本较大且无法识别未训练的图像类别;零样本图像分类作为迁移学习的一个分支,可以将已有的知识属性迁移到未知类中,从而完成对未知类图像的分类识别,因此降低了训练数据的标记成本,且能在样本稀缺的情况下实现对新事物的分类识别。首先,简单介绍了零样本学习的概念;其次,着重介绍了基于属性预测、基于特征嵌入和基于生成模型的零样本图像分类方法;然后,简要介绍了零样本图像分类的数据集以及评估方法,并对经典模型的实验结果做了比较分析;最后,提出了零样本图像分类方法普遍存在的问题以及相应的解决思路。 相似文献
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本文研究双组分Degasperis-Procesi方程的有界行波解。利用平面动力系统的分岔理论,分析了双组分Degasperis-Procesi方程对应行波系统在参数平面不同区域的分岔相图。进而,依据动力系统相轨中的同宿轨、周期轨与非线性波动方程的孤立波解、周期波解之间的关系,在一定的参数条件下,获得了双组份Degasperis-Procesi方程的孤立波解和周期波解,并借助数值模拟给出了部分解的图像。 相似文献
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用动力系统的定性分析理论和分支方法,对带有色散项的Degasperis-Proces方程的周期尖波解和单孤子解进行了研究.给出了Degasperis-Procesi方程对应行波系统的相图分支,利用相图从两种不同方式构造了孤立尖波解的解析表达式,并通过数值模拟给出了部分解的图像. 相似文献
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