一种基于k-means聚类的小样本图像分类方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于k‑means聚类的小样本图像分类方法，首选，一个包含支持集和查询集的任务被送到特征提取器中，经过连续的卷积块操作后，获得深度图像特征。接着，一个小样本分类模块利用查询集和支持集的深度图像特征，通过构建相似矩阵，可以预测查询集中的图片所属的支持类别。与此同时，一个k‑means聚类任务对特征提取器所输出的图像特征进行聚类，形成若干个簇，同时为每一个簇内的样本分配伪标签。簇分类模块根据伪标签将特征提取器输出的图像特征分成k个类别。在训练过程中，多个任务共享信息，相互促进学习。与现有的小样本图像分类模型相比较，本发明在保持模型稳定性的同时显著提升了小样本图像分类的准确性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于k-means聚类的小样本图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299362A
申请号 ：
CN202111616910.9
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王彩玲钟辰蒋国平
申请人 ：
南京邮电大学
申请人地址 ：
江苏省南京市栖霞区文苑路9号
代理机构 ：
南京正联知识产权代理有限公司
代理人 ：
张玉红
优先权 ：
CN202111616910.9
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
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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