一种基于维度自适应的小样本图像分类方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于维度自适应的小样本图像分类方法，并与Meta Learning相结合;步骤如下：首先，对输入的图像进行预处理，包括了图像的裁剪、归一化以及旋转，同时对旋转所得到的图片逐一进行数据增强，并将得到的图像按类别组合最终得到每一类输入图像的集合。然后，将图像集合输入网络中，先会对每一张图像进行特征提取，再通过SVD对得到的特征计算每一类图像的自适应维度以及对应的子空间。最后，将需要识别的图像输入到模型中，并计算需要识别的图像特征到每一类图像相应子空间的距离，与其距离最小的则视为分类结果。本发明识别效果好，并且针对解决缺少训练样本的情况有一定实际意义。
基本信息
专利标题 ：
一种基于维度自适应的小样本图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299495A
申请号 ：
CN202111566913.6
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
达飞鹏杨继明
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市麒麟科创园智识路26号启迪城立业园04幢
代理机构 ：
南京众联专利代理有限公司
代理人 ：
薛雨妍
优先权 ：
CN202111566913.6
主分类号 ：
G06V30/10
IPC分类号 ：
G06V30/10 G06V30/18 G06V10/77 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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