[发明专利]一种基于图神经网络的小样本图像分类方法有效

专利信息
申请号: 202110563578.8 申请日: 2021-05-24
公开(公告)号: CN113392876B 公开(公告)日: 2022-07-05
发明(设计)人: 贾海涛;鲜维富;田浩琨;黄超;贾宇明;任利;许文波 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;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: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了一种基于图神经网络的小样本图像分类方法。本发明对基于图神经网络的EGNN算法进行改进优化,提出一种小样本图像分类方法。本发明方法主要由任务适应特征提取模块TAB、原型图神经网络模块和特征融合度量模块组成。本发明首先提出一种任务适应特征提取模型进行查询图像的特征提取,通过利用支持图像特征学习预测一组参数作用于查询图像特征图,调整查询图像不同特征的贡献,使其更能适应小样本的分类任务。同时在原网络上引入原型节点表示、特征融合度量模块,分别用于降低图节点规模和提升分类准确率。
搜索关键词: 一种 基于 神经网络 样本 图像 分类 方法
【主权项】:
暂无信息
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