[发明专利]一种基于关系网络的少样本分类方法及系统在审
| 申请号： | 202110978154.8 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113642665A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 张碧陶;姚科;高福荣;周表 | 申请（专利权）人： | 广州市香港科大霍英东研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 侯腾腾 |
| 地址： | 510000 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关系网络的少样本分类方法及系统，该方法包括：引入强化学习，基于图像样本对A2‑RL模型进行训练，得到训练完成的A2‑RL模型；基于训练完成的A2‑RL模型对原始图像库的图像进行图像裁剪，得到裁剪后图像；基于预构建的关系网络对裁剪后图像进行分类，得到分类结果。该系统包括：强化学习模块、图像裁剪模块和分类模块。通过使用本发明，能够在少样本的情况下实现高精度的样本分类。本发明作为一种基于关系网络的少样本分类方法及系统，可广泛应用于图像处理领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关系 网络 样本 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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