一种基于跨模态注意力与多阶段生成的生成式零样本学习方法

本发明属于计算机视觉与人工智能技术领域，公开一种基于跨模态注意力与多阶段生成的生成式零样本学习方法。经第一阶段生成器生成粗粒度特征；粗粒度特征结合语义属性向量，输入到第二阶段生成器中进行语义增强，生成细粒度特征样本；根据第一阶段判别器与第二阶段判别器计算损失函数，训练所有生成器和判别器；训练完成的生成器合成未见类别样本，用于训练分类器以完成目标类别的识别。本方法使得生成的样本从粗粒度到细粒度逐步优化，提高了未见类别的识别精度。跨模态注意力机制增强了语义信息与视觉特征的匹配度，使生成的样本在类内一致性和类间区分性上表现更优。