[发明专利]一种基于融合属性和属性分布相似度的小样本分类方法在审
| 申请号： | 202310176826.2 | 申请日： | 2023-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN116503638A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 周川;陈雷霆;蔡安平;陈永奇 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/74 |
| 代理公司： | 成都中亚专利代理有限公司 51126 | 代理人： | 王岗 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于小样本学习的自适应属性分布相似度分类方法，根据图像属性之间的相似度，完成对图像的分类。包括步骤1构建元训练集和图像处理；步骤2预训练；步骤3将元训练集按照情景训练方式从数据集中构建训练任务并进行元训练；步骤4属性合成；步骤5属性去余；步骤6计算特征相似度计算和属性分布相似度；步骤7计算结果。本方法中的属性的获取不需要专家标注，那么相比于原来基于属性的工作来说，本发明拓展到了没有标注好的属性向量的数据集；本发明也为小样本学习的发展提供了一种新的思路；本发明在求属性的相似度的时候，与以往方法不同，本发明考虑了了没有属性标注的数据集。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 属性 分布 相似 样本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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