基于多层级二阶表征的小样本学习的图像识别方法和系统
授权
摘要
本发明提出基于多层级二阶表征的小样本学习的图像识别方法和系统。所述方法利用所述训练阶段的支撑图像集和所述训练阶段的查询图像集来训练图像识别分类器，经训练的所述图像识别分类器用于对所述测试阶段的查询图像集中的图像进行识别分类，以确定其在所述测试阶段的支撑图像集中所属的类别；所述图像识别分类器包含表征提取模块和关系度量模块，所述表征提取模块包含串联的M个网络卷积块，以及分别与所述M个网络卷积块对应相连的M个二阶池化层，所述关系度量模块包含分别与所述M个二阶池化层对应相连的M个基础学习器，以及汇总所述M个基础学习器的学习结果的结果预测单元。
基本信息
专利标题 ：
基于多层级二阶表征的小样本学习的图像识别方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114387524A
申请号 ：
CN202210292031.3
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2022-03-24
授权号 ：
CN114387524B
授权日 ：
2022-06-03
发明人 ：
张洪广杨林马琳茹杨雄军李东阳
申请人 ：
军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
申请人地址 ：
北京市丰台区大成路13号院
代理机构 ：
中国和平利用军工技术协会专利中心
代理人 ：
周玄
优先权 ：
CN202210292031.3
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06V10/74 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 ：
授权
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/10
申请日 : 20220324
申请日 : 20220324
2022-04-22 ：
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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