[发明专利]一种基于类别语义特征重加权的小样本目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 202110686586.1 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113420642A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 刘芳;熊怡梦;李玲玲;李鹏芳;刘旭;杜姚阳;李硕;陈璞花 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;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类别语义特征重加权的小样本目标检测方法及系统，使用类别标签的语义信息计算出基类和新类类别之间的关联性，然后根据基类和新类之间的关联程度，使用图卷积网络将基类的元特征传递给新类的元特征，使在只有少量新类数据的情况下学习到较好的新类元特征。本发明按照基类和新类类别构造支持集和查询样本；根据基类和新类类别构造类别语义图；构造类别语义嵌入模块；使用两阶段的训练方式对整个网络进行训练，该网络包括特征提取器、元学习器、类别语义嵌入模块和检测层，在PASCAL VOC上的对比实验证明了本发明的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 类别 语义 特征 加权 样本 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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