基于判别字典学习的零样本图像分类
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第7-9页 |
| 1.2 零样本图像分类的研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3 本文主要工作与结构安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 零样本图像分类相关理论介绍 | 第17-33页 |
| 2.1 经典零样本图像分类模型 | 第17-21页 |
| 2.1.1 DAP与IAP | 第17-18页 |
| 2.1.2 典型相关分析CCA和线性回归LR | 第18-21页 |
| 2.2 字典学习模型 | 第21-24页 |
| 2.2.3 字典学习的概念 | 第21-23页 |
| 2.2.4 字典学习的求解过程 | 第23-24页 |
| 2.2.5 字典学习的优缺点 | 第24页 |
| 2.3 特征表达 | 第24-32页 |
| 2.3.6 视觉特征提取方法 | 第24-25页 |
| 2.3.7 卷积神经网络架构 | 第25-28页 |
| 2.3.8 属性概述 | 第28-29页 |
| 2.3.9 文本特征表达 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于判别字典学习的零样本图像分类 | 第33-41页 |
| 3.1 问题定义 | 第33页 |
| 3.2 DDL方法 | 第33-36页 |
| 3.3 实验 | 第36-38页 |
| 3.3.1 实验数据集及实验参数 | 第36页 |
| 3.3.2 DDL实验结果与比较 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-41页 |
| 第4章 基于直推判别字典学习的零样本图像分类 | 第41-47页 |
| 4.1 TDDL方法 | 第41-43页 |
| 4.2 实验 | 第43-46页 |
| 4.2.1 实验数据集及实验参数 | 第43-44页 |
| 4.2.2 TDDL实验结果与比较 | 第44-46页 |
| 4.2.3 训练时间 | 第46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
