基于语义层次结构的Triplet网络学习方法
授权
摘要
本发明提供了一种基于语义层次结构的Triplet网络学习方法，构建语义层次结构，层次化Triplets采样，之后层次化Triplet网络训练，再利用bilinear特征增强，从而更新网络的参数。本发明既利用了语义知识指导网络层次化的区分样本结构，又利用了层次间的关系让网络关注到更有效的Triplets对，充分挖掘了batch中样本的有效性，从而提升了网络学习到的深度特征的可分性。同时，本发明还利用bilinear函数对图像细节进行了增强，并与Triplet联合训练，进一步提升了网络的性能。
基本信息
专利标题 ：
基于语义层次结构的Triplet网络学习方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109919320A
申请号 ：
CN201910060989.8
公开（公告）日 ：
2019-06-21
申请日 ：
2019-01-23
授权号 ：
CN109919320B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
何贵青张琪琦
申请人 ：
西北工业大学
申请人地址 ：
陕西省西安市友谊西路127号
代理机构 ：
西北工业大学专利中心
代理人 ：
金凤
优先权 ：
CN201910060989.8
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00 G06T5/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2022-02-08 ：
著录事项变更
IPC(主分类) : G06N 20/00
变更事项 : 发明人
变更前 : 何贵青 张琪琦
变更后 : 何贵青 吕裕 张琪琦
变更事项 : 发明人
变更前 : 何贵青 张琪琦
变更后 : 何贵青 吕裕 张琪琦
2019-07-16 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20190123
申请日 : 20190123
2019-06-21 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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