[发明专利]一种基于高斯化原型分类器的小样本图像分类方法在审
| 申请号： | 202210033297.6 | 申请日： | 2022-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN114387474A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 杨赛;杨慧;周伯俊;胡彬 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉领域中的小样本图像分类技术领域，具体涉及一种基于高斯化原型分类器的小样本图像分类方法，本发明首先对从主干卷积神经网络中提取的特征进行高斯化操作，从而使图像样本的特征服从高斯分布；然后，将基类数据的原型特征作为先验信息，并利用最大后验估计方法为每类新类得到可靠的高斯化原型特征；最后，新类中的查询样本被分类为与其最相似的原型所属于的类别。本发明在不借助于额外的标注信息或者复杂的优化过程的情况下，能够实现原型的一步校正，从而提高小样本图像分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 高斯化 原型 分类 样本 图像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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