[发明专利]基于监督和自监督联合对比学习的小样本图像分类方法在审
| 申请号： | 202211614946.8 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN115810127A | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 邹修明;翁小兰 | 申请（专利权）人： | 淮阴师范学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/75;G06V10/40;G06V10/774;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 淮安睿合知识产权代理事务所(普通合伙) 32372 | 代理人： | 汤小东 |
| 地址： | 223300 江苏省淮安*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于监督和自监督联合对比学习的小样本图像分类方法，包括如下步骤：S1、分类模型的构建；S2、主干网络特征提取；S3、监督特征和自监督特征变换；S4、联合对比学习；S5、小样本图像分类测试，移除分类模型中的监督投影器和自监督投影器，固定主干卷积神经网络中的参数，在线采集少量图像样本作为训练图像输入到主干卷积神经网络中提取特征，训练支持向量机分类器，最后对在线采集的测试图像利用支持向量机分类器完成分类测试。本发明对监督和自监督学习任务使用监督对比学习建立损失函数，能够对样本之间的对比关系之间建立关系，从而得到更紧凑的类别特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 联合 对比 学习 样本 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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