[发明专利]基于多视角学习与元学习的小样本目标检测方法在审
| 申请号： | 202111453576.X | 申请日： | 2021-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN114119966A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 吴家豪;魏朋旭;林倞;王青 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多视角学习与元学习的小样本目标检测方法，包括：构建小样本目标检测模型；基于多视角学习的类间样本对采样法，采用类别平衡的原则，构建多视角数据集；基于高信度深层特征的特征对比学习法，选择出基础类别和小样本类别的高信度特征并构建损失函数，实现类内与类间的特征对比学习；基于元学习的模型参数训练法，分别计算基础类别与小样本类别损失值对应的梯度，并回传更新小样本目标检测模型的参数。本发明通过构建多视角数据集与使用基于元学习的模型参数训练法，在模型微调阶段根据多视角的迁移特征信息，做出促进或抑制模型学习的判断，有效地解决基础类别的特征遗忘问题与小样本类别的过拟合问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视角 学习 样本 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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