公开(公告)号：CN118097293A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410309314.3

申请日：2024-03-19

Applicant: 河南农业大学

Inventor： 李艳玲 ,  司海平 ,  朱正明 ,  李飞涛 ,  林燕 ,  张博翔 ,  赵雨洋 ,  费尔南多.巴桑

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请涉及小样本数据检测技术领域，提供了一种基于残差图卷积网络和自注意力的小样本数据分类方法及系统。该方法中，基于残差网络和改进的自注意力机制，对图卷积神经网络进行改进，得到改进的残差图卷积网络模型；提取待分类图像的图像高维特征为改进的残差图卷积网络模型的输入节点特征，并对输入节点特征进行更新，得到待分类图像的输出节点特征；基于改进的残差图卷积网络模型的最后一层全连接层的激活函数，根据输出节点特征，确定待分类图像的类别概率。籍以有效的发挥图卷积网络在小样本数据学习中的作用，提高分类模型的稳定性；有效地捕捉图像的局部和全局特征，确保模型能够在复杂背景下可以进行精准识别。