[发明专利]一种基于增强小样本特征解耦的图像分类方法和系统在审
| 申请号： | 202310029240.3 | 申请日： | 2023-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN116310495A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 王英雷;张右承;张力文;陈元培;黄旭辉 | 申请（专利权）人： | 中国长峰机电技术研究设计院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 中国航天科工集团公司专利中心 11024 | 代理人： | 张国虹 |
| 地址： | 100854 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本说明书公开了一种基于增强小样本特征解耦的图像分类方法和系统，旨在解决无法有效提取细粒度特征和粗粒度特征以获得充足的局部信息和全局信息的问题。本发明包括：基于待测数据，通过基于小样本的数据增强模型，获取增强待测数据；通过多层感知机和第一分类器获取增强待测数据；将增强待测数据进行特征解耦获得细粒度特征和粗粒度特征；通过特征连接器将细粒度特征与粗粒度特征进行连接，基于连接特征，通过训练好的第二分类器进行分类获得分类预测结果。本发明能够快速的提取细粒度特征和粗粒度特征，有效解决了细粒度特征提取和粗粒度特征提取之间的冲突，提高了图像识别的准确性，并解决了训练样本不足的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 样本 特征 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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