[发明专利]一种基于局部特征关系探究的小样本图像分类方法有效
| 申请号： | 202110287779.X | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN113076976B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 苏勤亮;陈佳星 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于局部特征关系探究的小样本图像分类方法，该方法采用了多层次的图神经网络，首先通过局部级图神经网络挖掘每个图像中局部特征之间的关系，提取出图像的更具代表性的局部语义特征；然后通过任务级图神经网络探究每个任务中所有样本的局部语义特征之间的关系，去学习更具区分性的任务级局部语义特征。相比之前的基于图神经网络的小样本学习方法，本发明方法通过多层次的局部关系挖掘，使得学习到的样本间的相似性更细粒度、更准确，从而提升了小样本图像分类的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 特征 关系 探究 样本 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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