[发明专利]一种基于改进原型网络的小样本图像分类方法在审
| 申请号： | 202210216505.6 | 申请日： | 2022-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN114742127A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 黄彦乾 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进原型网络的小样本图像分类方法，包括：初始化当前任务的图像数据集，将初始化后当前任务的图像数据集划分为训练集和测试集；利用训练集，并结合外部辅助数据集，对GNN进行训练，得到训练好的GNN；将训练集和测试集分别输入训练好的GNN，以分别进行特征嵌入，并通过特征编码，分别得到训练集图像特征和测试集图像特征；根据训练集图像特征，从训练集中筛选出有效样本特征类原型；将测试集图像特征以及有效样本特征类原型输入CNN，以得到测试集图像样本分别与各类原型之间的相似度；根据测试集图像样本与各类原型之间的相似度，完成对测试集图像样本的类别划分。与现有技术相比，本发明能够有效提高小样本图像分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 原型 网络 样本 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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