清华大学申请基于注意力机制的小样本图像分类方法及装置专利,解决小样本图像识别的数据量少,难以训练深层的神经网络,造成小样本深度学习模型的泛化能力低等问题
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清华大学申请基于注意力机制的小样本图像分类方法及装置专利,解决小样本图像识别的数据量少,难以训练深层的神经网络,造成小样本深度学习模型的泛化能力低等问题

文 / 夏洛特 来源:第三方供稿

金融界2024年2月9日消息,据国家知识产权局公告,清华大学申请一项名为“基于注意力机制的小样本图像分类方法及装置“,公开号CN117542075A,申请日期为2023年10月。

专利摘要显示,本发明涉及小样本图像识别技术领域,特别涉及一种基于注意力机制的小样本图像分类方法及装置,其中,方法包括:获取并增强不同种类的待分类原始图像数据,将增强图像数据划分为支持集、查询集样本;利用预先构建的目标显著性模型,提取支持集样本的目标主体显著图像;将目标主体显著图像和支持集样本进行特征提取,得到不同网络下的图像特征,并进行融合得到分类超平面;根据分类超平面更新支持集样本的原型,并计算查询集样本与支持集样本的原型的距离,以将查询集样本分类到支持集样本的类别中。由此,解决了小样本图像识别的数据量少,难以训练深层的神经网络,造成小样本深度学习模型的泛化能力低等问题。

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