[发明专利]任务注意力引导的小样本图像互补学习分类算法在审
| 申请号： | 202110150081.3 | 申请日： | 2021-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN112784921A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 程塨;李瑞敏;郎春博;韩军伟;郭雷 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 常威威 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种任务注意力引导的小样本图像互补学习分类算法。首先，设计了一个双分支的多部位互补特征学习模块，融合多个显著部位的判别特征，使网络深度探索和利用特征图的整个空间区域，从而获取更多的判别信息；然后，引入了任务相关的注意力引导模块，通过强化或抑制元学习者提供的部分知识，找出与当前任务相关的代表性特征，通过这种方法使神经网络获得区分当前输入类别的最重要特征的能力。通过将多部位互补特征学习模块和任务相关的注意力模块相结合，可以深入挖掘与当前输入类别最相关的互补特征，提高网络的鉴别能力，在少量训练样本的条件下实现较高的分类精度，具有较高的分类准确度和较好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 注意力 引导 样本 图像 互补 学习 分类 算法 | ||
【主权项】：
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