技术编号：38400550
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种零样本图像分类方法、系统、设备及计算机可读存储介质。背景技术、零样本学习(zero-shot learning，zsl)是计算机视觉领域的一种学习方法，其核心目标在于解决训练集中未出现的类别样本的识别问题。这一方法的出现突破了传统监督学习方法的固有局限性，即模型需要依赖大量的标注数据来进行训练，以便学习到各个类别之间的区分性特征。、零样本学习是利用可见类别的辅助语义信息来建立新类别与可见类别之间的联系，这种方法不需要未见过类别的实际样本，只需要根据辅助信息...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。