首页|一种融合生成对抗网络的零样本图像分类方法

一种融合生成对抗网络的零样本图像分类方法

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
目前很多零样本图像分类方法是采用学习语义信息空间和图像特征空间之间的映射关系来实现图像分类,但是这些方法会产生枢纽化和域漂移问题.通过利用生成对抗网络实现图像特征生成可以缓解以上两种问题,但该方法容易产生模式崩溃从而导致生成的图像特征不真实.因此提出一种改进的生成对抗网络方法,通过在生成器网络上增加一个重构网络,将生成器生成的图像特征重构回语义信息,以此实现生成器网络生成的图像特征更加符合语义信息的图像特征.实验结果表明,该方法相较于原本的生成对抗网络模型而言,在AWA、CUB、FLO、SUN四个数据集上的分类准确率分别提升了1.0、0.1、1.2和0.9个百分点,证明了通过融合改进的生成对抗网络实现零样本图像分类方法的有效性和可行性.
A Zero-shot Classification Based on Generative Adversarial Network

刘帅、黄刚、戴晓峰、颜金花

展开 >

南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京 210023

南京工业大学 计算机科学与技术学院,江苏 南京211816

零样本学习 生成对抗网络 语义信息 图像特征生成 信息重构

江苏省教育基金中国电信公司江苏分公司基金

17JS010DGJ02

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.07.015

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(7)
  • 2