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摘要
本发明提出了一种基于语义对抗网络的零样本草图检索方法,主要解决现有技术草图类内方差较大和零样本设置下视觉知识难以从已知类迁移到未见类的问题。其方案为：获取训练样本集；构建语义对抗网络,通过VGG16网络提取RGB图像特征；构建生成网络以生成具有判别性的RGB图像特征；将待检索的草图输入语义对抗网络生成语义特征,将语义特征和随机高斯噪声输入生成网络中生成RGB图像特征,在图像检索库中寻找与RGB图像特征最相似的前200张图像得到检索结果。本发明降低了草图图像特征的类内方差,能保证每个类别中根据草图图像生成的RGB图像特征,提高了零样本草图检索的检索性能,可用于电子商务、医疗诊断、遥感成像。
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