[发明专利]一种基于小样本学习的图像特征提取装置有效
| 申请号： | 202011123494.4 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN112215241B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 庞善民;刘飒 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 张换君 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于小样本学习的图像特征提取装置，包括第一多通道特征加权模块、第二多通道特征加权模块、卷积模块、第一多尺度特征融合模块和第二多尺度特征融合模块；所述第一多通道特征加权模块、所述第二多通道特征加权模块及所述卷积模块依次连接；所述第一多尺度特征融合模块与所述第二多尺度特征融合模相连；所述第一多尺度特征融合模块分别与所述第二多通道特征加权模块及所述卷积模块相连；所述第二多尺度特征融合模块与所述第一多通道特征加权模块相连。本发明通过多通道特征加权模块和多尺度特征融合模块对小样本图像数据集进行特征提取，能够有效提高小样本分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 学习 图像 特征 提取 装置 | ||
【主权项】：
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