[发明专利]基于动态神经网络扩展的持续小样本图像分类方法和系统在审
| 申请号： | 202310029791.X | 申请日： | 2023-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN116385759A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 王英雷;陈元培;张右承;张力文;黄旭辉 | 申请（专利权）人： | 中国长峰机电技术研究设计院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 中国航天科工集团公司专利中心 11024 | 代理人： | 张国虹 |
| 地址： | 100854 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于动态神经网络扩展的持续小样本图像分类方法和系统，旨在解决现有技术进行新类的训练时难以对模型整体进行调整的问题。本发明包括：通过带有已知类数据标签的样本训练基础特征提取网络，通过特征提取器对带有已知类数据标签的样本进行特征提取，再通过投影层投影至可扩展特征空间中并保留未使用区域；将带有新类数据标签的样本和带有已知类数据标签的样本组合训练；新类视觉特征通过扩充部分参数的投影层投影至未使用区域并与已知类进行对齐，通过增量类原型分类器进行分类。本发明简单、灵活，可以显著提升全新类对象的分类性能，并能有效改善对历史类对象的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 神经网络 扩展 持续 样本 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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