核心思想是利用Support set中N个类别、每个类别K个样本的有标签小样本数据对Query set中的无标签样本进行分类。 Metric-Based Approach 基于度量的方法包含一个Feature encoder和一个Metric function。首先同时对support set中的有标签小样本和query set中的无标签样本提取feature,之后使用Metric funtion对query set中的样...
针对小样本分类问题本文从图像样本相似性度量函数的角度出发,引入EMD距离函数,提出了一种基于通道注意力机制的深度EMD小样本图像分类算法.该网络中引入通道注意力机制(ECA),通过一个频带矩阵来学习通道的注意力,从而高效地获取通道之间的依赖关系,加强输入特征的通道特征.同时,该网络模型构建了一种基于EMD距离的损失函数...
本文基于深度学习提出了一种针对高光谱图像小样本分类的算法,通过实验结果验证了其有效性和鲁棒性。 关键词:高光谱图像、小样本分类、深度学习 1. 引言 高光谱图像是一种在多个连续波长上采集的图像数据,其具有丰富的光谱信息,能够更准确地反映物体的特征。由于高光谱图像数据维度高、特征复杂,传统的分类算法在小样本...
成为最热门的研究方向之一.在深度学习的帮助下,图像分类和目标检测取得了突破性的进展,并在诸多领域有着广泛的应用,如人脸识别,自动驾驶等领域.基于深度学习的技术需要大量数据进行监督学习训练.但是由于一些实际应用中的局限性和特殊性,难以获得足够的图像样本.因此本文主要围绕小样本图像分类和目标检测进行研究.主要内容...
小样本图像分类是小样本学习在图像分类中的应用,本文以元学习为基本策略,结合度量学习和深度学习的方法,对小样本图像分类算法展开研究,其主要研究内容如下:(1)针对经典的小样本学习模型原型网络(Prototypical Net,PN)的不足,提出了适用于小样本图像分类问题的注意力类协方差原型网络(Attention-based Class Covarance ...
首先,介绍本课题的研究背景和意义.分析遥感图像在各个领域的应用价值和遥感图像场景分类的难点,说明小样本学习方法在遥感图像场景分类中的优势和必要性.同时针对国内外相关研究在小样本学习方面的进展和不足进行总结分析.其次,针对原型网络存在原型偏移和特征维度权重分配不合理的问题,提出两种改进策略:提出样本相关注意力...
基于深度学习的小样本高光谱图像分类关键算法研究 光学遥感图像通过记录电磁辐射波长在可见光和红外波段内的变化获取地球表面特征信息.由于地表材料对于电磁波的反射和吸收存在差异,所以成像光谱仪可以采集到包含丰富... 池强,计算机技术 - 《齐鲁工业大学》 被引量: 0发表: 0年 一种基于对比学习的小样本图像分类方法...
基于元学习的小样本高光谱图像分类算法研究 近年来,高光谱遥感图像的获取变得越来越容易,由于它们对光谱具有很强的分辨能力,因此被广泛应用于环境,军事,采矿和医学领域.高光谱图像分类是高光谱领域十分活跃的研... 丁岚纬 - 《南京理工大学》 被引量: 0发表: 2022年 基于深度元学习的小样本图像分类研究综述 深度...
针对以上问题提出了一种基于深度互信息元度量学习的小样本图像分类方法.利用自监督学习策略最大化每个图像独立区域提取的特征之间的互信息,和最大化多个特征尺度之间的互信息,得到良好的特征提取网络.与采用神经网络的传统分类器不同,本方法采用一种简单的基于类协方差的马氏距离度量方式实现分类,减轻了网络复杂程度,...
(1)针对小样本学习的样本量较少,可用特征就相对较少,以往的小样本算法较少考虑特征重用;在大模型上进行图像分类时,网络参数要随着训练而进行更新,所涉及更新的参数量较大,在更新任务较多时,还可能会造成最开始学到的知识遗忘等问题.提出了一种基于深度元迁移学习的小样本图像分类方法,所提方法利用迁移学习和注意力...