[发明专利]一种基于语义感知图神经网络的小样本图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110656523.1 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113378934B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 刘芳;马文萍;张瀚;李玲玲;刘旭;陈璞花;郭雨薇;李鹏芳 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义感知图神经网络的小样本图像分类方法及系统，针对图片级标签导致类别语义模糊的问题，首先将边的表示进行细化，使边从一个表示相邻结点全局相似度的标量细化为一个表示相邻结点每一像素位置相似度的向量。然后在边细化的基础上进一步引入语义校准模块来更新边特征，其通过计算相邻结点间的关系矩阵，并将关系矩阵转换为每一像素位置的边值来让边显式地表示结点间的语义相似性，进而通过多层图神经网络的更新传播语义信息以改善最终的分类结果。本发明在miniImageNet数据集上的实验表明本发明可以提高小样本图像分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 感知 神经网络 样本 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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