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公开(公告)号:CN114463596B
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202111633547.1
申请日:2021-12-28
申请人: 苏州科技大学 , 苏州市人民政府办公室 , 苏州佳图智绘信息技术有限公司
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种超图神经网络的小样本图像识别方法,利用卷积神经网络中空洞卷积的不同感受野来获取不同结构的多语义特征,构建多语义超图;利用超图神经网络聚合多语义超图中超节点的所有超边信息更新初始超节点特征表示,得到训练集的超节点特征表示;根据训练集的超节点特征表示,得到多语义分布信息,将多语义分布信息与训练集的超节点特征表示进行信息交互,通过相互迭代更新来不断优化多语义超图,得到训练集的目标超节点特征表示,根据训练集的目标超节点特征表示,计算得到训练集中查询集的分类结果。本发明通过超图结构的图像消息传递,捕获丰富的语义嵌入特征和多个语义分布特征,实现了小样本图像分类的识别。
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公开(公告)号:CN114463596A
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202111633547.1
申请日:2021-12-28
申请人: 苏州科技大学 , 苏州市人民政府办公室 , 苏州佳图智绘信息技术有限公司
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种超图神经网络的小样本图像识别方法,利用卷积神经网络中空洞卷积的不同感受野来获取不同结构的多语义特征,构建多语义超图;利用超图神经网络聚合多语义超图中超节点的所有超边信息更新初始超节点特征表示,得到训练集的超节点特征表示;根据训练集的超节点特征表示,得到多语义分布信息,将多语义分布信息与训练集的超节点特征表示进行信息交互,通过相互迭代更新来不断优化多语义超图,得到训练集的目标超节点特征表示,根据训练集的目标超节点特征表示,计算得到训练集中查询集的分类结果。本发明通过超图结构的图像消息传递,捕获丰富的语义嵌入特征和多个语义分布特征,实现了小样本图像分类的识别。
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公开(公告)号:CN113780027A
公开(公告)日:2021-12-10
申请号:CN202110945636.3
申请日:2021-08-16
申请人: 苏州科技大学 , 苏州市人民政府办公室 , 苏州市信息中心(苏州市电子政务中心)
摘要: 本发明公开了一种基于增广图卷积的多标签物体识别方法、装置、设备以及计算机可读存储介质,为了抑制在新任务模型收敛时,旧任务多标签模型参数改变的问题以及在类递增数据流下跨任务关系构建中,难以获得旧任务标签信息的问题,基于终身学习和多标签学习,构建了可抑制模型遗忘的专家网络以及可在线更新的增广关系矩阵,并基于增广关系矩阵和图卷积算法实时构建跨任务的多标签关系,解决了传统终身学习无法构建多标签关系,无法抑制标签关系遗忘的问题。
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