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龍圖騰網(wǎng)恭喜天津百利展發(fā)集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于多模態(tài)特征融合的零樣本學(xué)習(xí)分類方法及設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114821148B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210207381.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)特征融合的零樣本學(xué)習(xí)分類方法及設(shè)備是由曹偉朋;吳宇豪;張興儉;莊浩;蔡恒;劉鑫設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多模態(tài)特征融合的零樣本學(xué)習(xí)分類方法及設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)特征融合的零樣本學(xué)習(xí)分類方法及設(shè)備，屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有的基于生成模型的零樣本學(xué)習(xí)模型中存在域偏移問(wèn)題和視覺(jué)特征域偏移問(wèn)題。方法包括：根據(jù)訓(xùn)練樣本的語(yǔ)義特征以及視覺(jué)主成特征，得到多模態(tài)融合條件特征；根據(jù)訓(xùn)練樣本的真實(shí)特征與多模態(tài)融合條件特征，得到合成視覺(jué)特征；對(duì)合成視覺(jué)特征進(jìn)行映射，得到語(yǔ)義模態(tài)對(duì)齊損失函數(shù)；通過(guò)生成器，對(duì)語(yǔ)義嵌入特征進(jìn)行重構(gòu)，得到重構(gòu)樣本視覺(jué)特征，并計(jì)算視覺(jué)模態(tài)對(duì)齊損失函數(shù)；根據(jù)模型總損失函數(shù)，對(duì)生成器中的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；根據(jù)優(yōu)化后的生成器，對(duì)未見(jiàn)類圖像樣本進(jìn)行分類，得到對(duì)應(yīng)的未見(jiàn)類偽樣本，以將未見(jiàn)類偽樣本用于訓(xùn)練分類器。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)特征融合的零樣本學(xué)習(xí)分類方法及設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于多模態(tài)特征融合的零樣本學(xué)習(xí)分類方法，其特征在于，所述方法包括：根據(jù)訓(xùn)練樣本的語(yǔ)義特征以及視覺(jué)主成特征，得到多模態(tài)融合條件特征；根據(jù)所述訓(xùn)練樣本的真實(shí)特征與所述多模態(tài)融合條件特征，得到合成視覺(jué)特征，并計(jì)算所述合成視覺(jué)特征的編碼損失函數(shù)以及判別器損失函數(shù)；通過(guò)第一編碼器，對(duì)所述合成視覺(jué)特征進(jìn)行映射，得到語(yǔ)義嵌入特征，并計(jì)算所述語(yǔ)義特征與所述語(yǔ)義嵌入特征的循環(huán)一致性損失，得到語(yǔ)義模態(tài)對(duì)齊損失函數(shù)；通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器，對(duì)所述語(yǔ)義嵌入特征進(jìn)行重構(gòu)，得到重構(gòu)樣本視覺(jué)特征，并計(jì)算視覺(jué)模態(tài)對(duì)齊損失函數(shù)；根據(jù)模型總損失函數(shù)，對(duì)所述生成器中的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，直至所述模型總損失函數(shù)的值小于第一預(yù)設(shè)閾值；其中，所述模型總損失函數(shù)由所述編碼損失函數(shù)、所述判別器損失函數(shù)、所述語(yǔ)義模態(tài)對(duì)齊損失函數(shù)以及所述視覺(jué)模態(tài)對(duì)齊損失函數(shù)所決定；根據(jù)優(yōu)化后的所述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器，對(duì)未見(jiàn)類圖像樣本進(jìn)行分類，得到對(duì)應(yīng)的未見(jiàn)類偽樣本，以將所述未見(jiàn)類偽樣本用于訓(xùn)練分類器。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人天津百利展發(fā)集團(tuán)有限公司，其通訊地址為：300408 天津市北辰區(qū)西堤頭鎮(zhèn)東堤頭工業(yè)區(qū)泰康路19號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。