零样本证件鉴伪算法研究测试数据

本数据集为零样本证件鉴伪算法研究阶段形成的实验测试结果数据，可用于支撑零样本学习算法在证件识别与鉴伪任务中的实验评估与性能对比分析和验证零样本条件下证件鉴伪算法的识别性能与泛化能力。随着各国出入境证件的不断更新，新类别证件在实际应用中频繁出现，而传统依赖大量训练样本的识别方法难以及时适应这些变化。零样本学习通过建立视觉特征与语义属性之间的映射关系，使模型能够在缺乏训练样本的情况下识别新的类别，因此在证件识别与鉴伪系统中具有重要应用价值。本数据集记录了两种零样本学习算法在标准零样本学习数据集上的实验测试结果，包括基于动态语义互补网络的零样本学习算法以及基于属性定位增强的零样本学习算法。数据以Excel表格形式保存，对应两组零样本证件鉴伪算法研究实验结果。数据量为0.2MB。