公开(公告)号：CN117351280A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311312679.3

申请日：2023-10-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 谭敏 ,  金涛 ,  卢陈烨

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/77 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种融合关系选择和多尺度分布的小样本图像分类方法。1、数据集获取和建立，训练阶段的支持集、查询集,以及测试阶段的辅助集；2、采用Conv‑64F作为特征提取器，得到初始特征对；3、将初始特征对分别输入到局部关系选择度量分支和全局特征分布度量分支；得到查询图像初步预测分数Ⅰ和Ⅱ；4、将得到的查询图像初步预测分数Ⅰ、Ⅱ进行合并，再输入到自适应融合层，得到查询图像属于各个类别的最终分数；5、最大分数对应的类别即为预测类别，与查询图像对应真实样本图像类别计算交叉熵损失函数并进行梯度回传更新模型参数。本发明所述模型有效提升了小样本学习准确率。