一种基于双三元组深度度量学习网络的零样本分类方法

摘要

一种基于双三元组深度度量学习网络的零样本分类方法，将样本的语义特征输入到映射网络，输出到视觉空间。在视觉空间中，选择一对属于同一类别的语义特征和视觉特征构成正样本对，然后再选取一个与正样本对不同类别的语义特征，构成三元组，输入到语义引导的三元组网络；同时，选择一对属于同一类别的语义特征和视觉特征构成正样本对，然后再选取一个与正样本对不同类别的视觉特征，构成三元组，输入到视觉引导的三元组网络。最后将语义引导的三元组网络和视觉引导的三元组网络的输出，输入到双三元组损失函数中计算。最后使用最近邻分类器对测试样本进行分类。本发明结构实现简单，训练方法更加简单，训练参数较少，在计算机硬件设备较差的情形下仍能训练。