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...
利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题. 本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述, 根据不同的建模方式, 将现有算法分为卷积神经网络模型和图神经网络模型两大类, 其中基于卷积神经网络模型的算法包括四种学习范式: 迁移学习、元学习、对偶学习和贝叶斯学习; 基于图神经网络模型的算法原本适用于非...
内容提示: 基于小样本学习的图像分类技术综述刘 颖 1, 2 雷研博 1 范九伦 1 王富平 1, 2 公衍超 1, 2 田奇 3摘 要 图像分类的应用场景非常广泛, 很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型, 利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题. 本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述, ...
基于CNN的图像分类综述(包含小样本图像/零样本图像、细粒度图像分类),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
为了解决这个问题,提出了小样本语义分割[33],其中数据被划分为支持集和查询集。如图1所示,首先将来自支持集和查询集的图像发送到主干网以提取特征。特征处理可以通过为分类器生成权重【33】、【41】、计算余弦相似性【5】、【45】、【23】或卷积【15】、【54】、【49】、【9】、【1】生成最终预测。
光数据集方法迁移到SAR图像数据集上的分类性能,并从分类精度和运行时间两个方面综合评估了小样本学习模型迁移效果.该项工作利用SAR图像分类通用数据集MSTAR(moving and stationary target acquisition and recognition)完成,极大地补充了小样本SAR图像分类任务的测评基准.4)对小样本SAR图像分类方法的发展趋势进行了展望,...
图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述。 (0)踩踩(0) 所需:1积分 良田高拍仪跨浏览器控件插件SDK V2.3.zip 2024-10-18 16:34:16 ...
深度学习技术在小样本图像分类任务上具有更大的潜力. 小样本学习的产生有两个因素, 一是训练数据量少. 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, 即类人学习. 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, ...
近年来现有文献中基于小样本学习的图像分类算法都是采用深度学习. 将深度学习中的技术用于小样本学习中, 比如使用数据增强技术来增加样本的数量, 通过注意力机制和记忆力机制来对图像特征进行提取, 设计提取特征网络和分类器之间的映射关系, 与此同时, 迁移学习、元学习、对偶学习、贝叶斯学习以及图神经网络方法也被用于...
深度学习技术在小样本图像分类任务上具有更大的潜力. 小样本学习的产生有两个因素, 一是训练数据量少. 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, 即类人学习. 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, ...