| 基于胶囊网络进行可区别特征学习的零样本识别方法研究 |
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| 引用本文： | 徐树振,朱青.基于胶囊网络进行可区别特征学习的零样本识别方法研究[J].计算机应用与软件,2021,38(8):182-186. |
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| 作者姓名： | 徐树振 朱青 |
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| 作者单位： | 北京工业大学信息学部 北京100124 |
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| 摘 要： | 传统的零样本学习方法大多采用一个分离的两步管道,从预先训练的CNN模型中提取图像特征,再利用固定的图像特征来学习嵌入空间,导致零样本学习任务并不能捕捉到辅助信息中丰富的语义信息.对此,借助胶囊网络,提出一种端到端、可训练的模型.相比卷积网络,胶囊网络对物体的平移、旋转和缩放等变化表现出更强的鲁棒性.该模型赋予嵌入空间更强的泛化能力,为零样本学习提供了更多辅助线索,实验结果显示该方法优于现有的识别方法.
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| 关 键 词： | 零样本学习 胶囊网络 图像分类 |
DISCRIMINATIVE FEATURE LEARNING FOR ZERO-SHORT LEARNING BASED ON CAPSULE NETWORK |
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| Xu Shuzhen,Zhu Qing.DISCRIMINATIVE FEATURE LEARNING FOR ZERO-SHORT LEARNING BASED ON CAPSULE NETWORK[J].Computer Applications and Software,2021,38(8):182-186. |
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| Authors: | Xu Shuzhen Zhu Qing |
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