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基于跨模態(tài)特權(quán)信息增強(qiáng)的圖像分類方法

軟件學(xué)報(bào) 頁數(shù)： 17 2024-02-01
摘要： 圖像分類算法的性能受限于視覺信息的多樣性和背景噪聲的影響,現(xiàn)有研究通常采用跨模態(tài)約束或異構(gòu)特征對齊算法學(xué)習(xí)可判別力強(qiáng)的視覺表征.然而,模態(tài)異構(gòu)帶來的特征分布差異等問題限制了視覺表征的有效學(xué)習(xí).針對該問題,提出一種基于跨模態(tài)語義信息推理和融合的圖像分類框架(CMIF),引入圖像語義描述及統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)知識作為特權(quán)信息,使用特權(quán)信息學(xué)習(xí)范式在模型訓(xùn)練階段指導(dǎo)圖像特征從視覺空間向語義空間映... （共17頁）

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