公开(公告)号：CN119963899A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510023634.7

申请日：2025-01-07

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨旭 ,  任炫炫 ,  李翔宇 ,  杨延华 ,  邓成

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于双向概念感知的组合零样本学习的图像识别方法及设备，包括：获取待识别图像；采用训练好的图像识别模型识别待识别图像，得到识别结果；该图像识别模型采用预设训练集和预设损失函数训练；预设训练集中包含多组相关图像，每组相关图像中包含具有对象和状态的第一图像、第二图像和第三图像，第一图像与第二图像的对象相同但状态不同，第一图像与第三图像的状态相同但对象不同，对象和状态为两种不同的概念；预设损失函数用于将每张图像中的对象和状态进行解耦，挖掘状态和对象的独立与依赖表示，根据不同对象和状态的组合之间的部分概念一致性指导图像识别模型进行特征提取与分类。本发明能够提高对未见类图像的分类准确性。

公开(公告)号：CN116824214A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310560481.0

申请日：2023-05-17

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨旭 ,  王一博 ,  李翔宇 ,  魏坤 ,  邓成 ,  杨延华

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于概念协作网络的组合零样本学习方法及其装置，包括：获取待测原始图像；使用训练好的概念协作网络的特征提取器对待测原始图像进行处理，得到特征；使用训练好的概念协作网络的状态编码器对待测原始图像的特征进行处理，得到状态特征；使用训练好的概念协作网络的对象编码器对待测原始图像的特征进行处理，得到对象特征；使用训练好的概念协作网络的概念交互模块对特征、状态特征和对象特征进行处理；将待测原始图像的特征的自注意力特征、状态特征的自注意力特征和对象特征的自注意力特征进行拼接；使用训练好的概念协作网络的学习模块对拼接的组合特征进行学习，得到待测原始图像的分类结果。本发明能够增强识别性能。