[发明专利]一种基于对抗增强的小样本图像数据拓展方法在审
| 申请号： | 202111280363.1 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN114004295A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 姜伟昊;张伟;叶茂;董博;王鹏 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;中国长峰机电技术研究设计院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗增强的小样本图像数据拓展方法。本发明使用新颖的生成对抗网络来学习数据增强的表示和过程，展示来自单个新的数据点的真实数据增强样本，结合辅助图重构器及多层图表示门获取增强图像与验证域图像的多层级表示聚合向量，利用源域图像构建多类原型图，将验证域图像的多层级表示聚合向量与对应类原型图之间的欧式距离作为相似度阈值，保留多层级表示聚合向量与对应类原型图之间的欧式距离小于或等于相似度阈值的增强图像，作为拓展结果。本发明在数据量少的情况下使用增强样本对小样本进行训练并进行评估，结果表明，使用增强样本可以提高标准分类器的性能，所有任务的泛化性能都有显著提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 增强 样本 图像 数据 拓展 方法 | ||
【主权项】：
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