基于生成式对抗网络的无偏映射零样本分类方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于生成式对抗网络的无偏映射零样本分类方法和装置，解决零样本图像分类模型的领域映射偏移问题，从而提升了模型的分类准确性。该方法包括以下步骤：接收输入的已知类别图像，训练图像特征提取器、图像语义映射网络和语义特征分类器；提取已知类别图像特征，训练生成式对抗网络；接收输入的级联噪声的未知类别语义特征，利用训练后的生成式对抗网络生成未知类别图像特征；采用未知类别图像特征再次训练图像语义映射网络，得到无偏图像语义映射网络；接收输入的未知类别测试图像；提取未知类别图像特征，采用无偏图像语义映射网络将未知类别图像特征映射到语义空间，采用语义特征分类器对测试图像进行分类，输出分类结果。