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一种粒子群优化融合特征的零样本图像分类算法
陈雯柏1; 陈祥凤1; 刘琼1; 韩琥2
2019
发表期刊西北工业大学学报
ISSN1000-2758
卷号37.0期号:006页码:1271
摘要针对目标类语义属性描述的局限性,提出一种基于自适应加权融合特征的零样本图像分类算法。首先,随机初始化融合权重,利用神经网络融合文本的语义词向量特征和语义属性;然后,利用粒子群算法优化特征融合的权重;最后,把加权融合的特征作为零样本图像分类的迁移知识。实验结果表明,基于自适应加权融合的零样本图像分类算法在动物属性数据集(AWA)上测试的准确率达到88.9%,验证了该方法的有效性。同时与融合特征算法相比,亦提高了零样本图像分类模型的稳定性。
关键词自适应加权 融合特征 语义属性 语义词向量 零样本图像分类
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/30323
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.北京信息科技大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
陈雯柏,陈祥凤,刘琼,等. 一种粒子群优化融合特征的零样本图像分类算法[J]. 西北工业大学学报,2019,37.0(006):1271.
APA 陈雯柏,陈祥凤,刘琼,&韩琥.(2019).一种粒子群优化融合特征的零样本图像分类算法.西北工业大学学报,37.0(006),1271.
MLA 陈雯柏,et al."一种粒子群优化融合特征的零样本图像分类算法".西北工业大学学报 37.0.006(2019):1271.
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