[发明专利]一种基于逆迁移学习的小样本目标识别辅助数据挑选方法在审
| 申请号： | 202011442380.6 | 申请日： | 2020-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN112541539A | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 陈华杰;吕丹妮 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于逆迁移学习的小样本目标识别辅助数据挑选方法。本发明跳脱出传统的从候选数据集到目标数据集的迁移学习思维。将目标数据集加入到候选数据集中，充分利用深度网络自身对数据强大的表征能力，通过逆迁移的方法准确挑选出有效的小样本目标识别辅助数据，从而提升网络性能。经实验验证，使用miniImageNet作为候选数据集，使用Resnet18网络作为主干识别网络，在遥感舰船目标识别任务上使用本发明提出的方法能将识别率提升4％，突破了现有小样本学习的相关数据范围受限和迁移效果难以保证的局限。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 样本 目标 识别 辅助 数据 挑选 方法 | ||
【主权项】：
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