少样本学习是机器学习的一个子领域。它涉及到在只有少数训练样本和监督数据的情况下对新数据进行分类。只需少量的训练样本,我们创建的模型就可以相当好地执行。考虑以下场景:在医疗领域,对于一些不常见的疾病,可能没有足够的x光图像用于训练。对于这样的场景,构建一个小样本学习分类器是完美的解决方案。小样本的变化...
自监督学习和无监督预训练技术也在小样本图像分类中展现了创新性。这些方法通过利用未标记的数据来学习有用的特征表示,从而在后续的小样本学习任务中提供更好的初始点。例如,自监督学习可以通过图像重构、图像旋转预测或对比学习等任务来训练模型,从而在不需要大量标记数据的情况下学习到丰富的特征表示。0 0 发表评论 ...
小样本图像分类能够利用的少量样本, 即一个或者几个样本进行图像分类. 2.为什么要小样本图像分类? 一是数据量少. 比如在医疗领域, 医学影像的产生来源于病例,通常少量的病例并不能够辅助机器对医疗影像进行分析. 二是让机器学会以人类的方式进行学习.人类能够在获取少量样本的情况下, 对样本进行分类和识别, 并且具...
FSL通常是指N-way-K-Shot分类,其中N代表类别数量,K代表每个类中要训练的样本个数。FSL中每个类有2-5个样本。 OSL是指每个类中只有一个样本,FSL是OSL更灵活的版本。 ZSL是指在没有任何训练的情况下对看不见的类进行分类。 2、有哪些小样本学习方法 2.1、与模型无关的元学习 Model-Agnostic Meta-Learning 基...
查询集(Query Set):类似测试集,包含Q张未分类图片 我们的任务是在已有支持集的基础上,如何对查询集中的图像进行准确分类。 我们将上述任务称为N-way K-shot图像分类任务。 当K值很小时(一般K<10),该任务就是小样本图像分类任务了。当K=1时,该任务即为单样本图像分类任务。
专利摘要显示,本发明涉及一种小样本图像分类系统及方法,多分辨率模块,学习不同分辨率图像的特征嵌入,为输入图像生成深度局部描述符学习不同分辨率图像的特征嵌入,每个查询图像和每个支持类的分布都可在深度局部描述符的级别上表示;全局注意力模块,放大跨维度接受区域,捕获全局维度的重要交互特征;自适应融合模块,...
1 小样本图像分类介绍 1.1 基于小样本学习的图像分类算法 小样本学习是指训练类别样本较少的情况下,进行相关的学习任务,一般地,我们也希望机器通过学习大量的基类(Base Class) 后, 仅仅需要少量样本就能快速学习到新类(New Class). 通常情况下, 小样本学习能够利用类别中的少量样本, 即一个或者几个样本进行学习....
SAR图像分类是处理和分析遥感图像的重要手段,在环境监测、目标侦察和地质勘探等任务中发挥着关键作用,但是目前基于深度学习的SAR图像分类任务存在小样本问题。 图图推荐《中国图象图形学报》2024年第7期“小样本SAR图像分类方法综述”,论文针对小样本...
为此,我们提出了一个基于对比学习的两阶段分类算法框架,通过将对比学习无缝整合到预训练和元训练阶段来解决小样本图像分类问题。具体来说,该方法在预训练阶段利用自监督和有监督的对比损失来训练模型,其中自监督对比损失以特征向量-特征图和特征图-特征图两种形式进一步利用特征图的局部信息。其次,该方法在元训练阶段...