[发明专利]一种基于双元组扩充的小样本图像分类方法及装置有效
| 申请号： | 202110273070.4 | 申请日： | 2021-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN112784929B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 王隽程;耿杰;蒋雯;邓鑫洋;刘江浩 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/762;G06V10/82 |
| 代理公司： | 深圳科润知识产权代理事务所(普通合伙) 44724 | 代理人： | 孙芳芳 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双元组扩充的小样本图像分类方法及装置。其中，该方法包括：使用第一网络模型对待分类图像进行特征提取，得到提取特征结果，其中，第一网络模型来自孪生网络的任何一个，孪生网络是利用样本集中的训练集进行训练后得到的两个级联的卷积神经网络，样本集通过对小样本图像集使用双元组扩充得到，样本集中的每个元素为一个双元组；确定提取特征与K均值聚类模型的每一类聚类中心的距离，其中，聚类中心通过对样本集的特征进行处理得到；确定距离最小的聚类中心所属的类别为待分类图像的类别。本发明解决了现有技术中由于样本数量过少，导致训练的模型过拟合、不够精确的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双元组 扩充 样本 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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