一种机器学习中零样本图片分类方法及系统

本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种机器学习中零样本图片分类方法及系统，获取零样本图片数据集；通过预训练网络提取数据的特征；选取两张图片输入到编码器1中，对结果计算差异损失；输入到解码器1中，计算图片重构损失；选取一张图片输入到编码器1后，将语义特征输入到编码器2中，交换后输入到解码器2中，计算差异损失、图片重构损失和语义重构损失；统计总损失；训练编码器和解码器；利用训练完成的编码器和解码器产生新的数据；组合新数据和原始数据训练分类器；利用分类器对测试样本进行测试。本发明利用解耦的方式提供了更加可靠的特征生成方式，为未见类的生成特征提供了可靠性保障，最终更好的训练未见类分类器。

《一种机器学习中零样本图片分类方法及系统》是一发明专利，专利号为 202211514426X，当前法律状态为已下证，由电子科技大学长三角研究院（湖州）提出申请，发明人为沈冯立;李福生;赵彦春;唐荣江，申请日期为2022-11-29，公开（公告）日期为2025-08-19，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉、CLIP图像分类、语言图像处理、图像数据处理、人工智能、语言文本转图片、图片分类系统。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种机器学习中零样本图片分类方法及系统，获取零样本图片数据集；通过预训练网络提取数据的特征；选取两张图片输入到编码器1中，对结果计算差异损失；输入到解码器1中，计算图片重构损失；选取一张图片输入到编码器1后，将语义特征输入到编码器2中，交换后输入到解码器2中，计算差异损失、图片重构损失和语义重构损失；统计总损失；训练编码器和解码器；利用训练完成的编码器和解码器产生新的数据；组合新数据和原始数据训练分类器；利用分类器对测试样本进行测试。本发明利用解耦的方式提供了更加可靠的特征生成方式，为未见类的生成特征提供了可靠性保障，最终更好的训练未见类分类器。

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