[发明专利]基于特征分布迁移的小样本图像特征学习方法及装置有效
| 申请号： | 202210487387.2 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114782779B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 李晓旭;王湘阳;刘俊;金志宇;任凯;张文斌;曾俊瑀;李睿凡;陶剑;董洪飞 | 申请（专利权）人： | 兰州理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 730050 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征分布迁移的小样本图像特征学习方法及装置，在前期利用基类的数据结合梯度下降的方法，对嵌入模块以及分布学习模块的参数进行优化，后期进行分布矫正时，并不需要额外的参数设置；另外，通常假设特征表示中的每个维度都遵循高斯分布，这样高斯分布的均值和方差可以在类似的类别之间传递，减少偏差，以便这些类别的统计数据在足够的样本数下得到更好的估计，再利用分布矫正模型，对样本的分布进行矫正，从而更为精准的对新类样本进行分类。同时可以与任何分类器和特征提取器配对，无需额外的参数，解决了小样本图像分类中存在的原型偏差问题，改善了图像的分类效果，具有很高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 分布 迁移 样本 图像 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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