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现有零样本进修办法采纳特性嵌入的方式实现对语义信息的应用,从而树立从源域到目的域的语义联系关系。然而,这种办法疏忽了数据散布中隐含的判别力信息,并且存在信息退化的问题,是以难以在繁杂的视频零样天职类中取得好的后果。针对上述问题,本文提出了一种基于视频特性天生的零样天职类办法,应用反抗进修树立视频特性和语义信息之间的结合散布,借助天生的视频特性训练分类器以实现从零样天职类到有监视分类的转化。详细地,本文提出了一种反抗式双向合成的办法,在应用语义信息合成视频特性的同时,树立从视频特性到语义信息的揣摸,保证了所合成视频特性的判别力和鲁棒性。同时,为了应对视频特性和语义信息之间的“异构鸿沟”问题,本文提出了一种基于互信息的视觉-语义联系关系束缚,从统计依附的角度实现语义联系关系常识的迁徙。试验成果证实了本文办法的有用性。

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