一种基于迁移互学习的小样本电力设备图像分类方法
公开
摘要
本发明涉及小样本图像分类技术领域，尤其涉及一种基于迁移互学习的小样本电力设备图像分类方法，具体包括以下步骤：首先通过旋转、裁剪等方法增强数据集；然后构造两个具有交叉熵损失和自监督损失的互学习小样本迁移模型，同时两个模型的输出相互为另一模型提供互信息损失；最后固定训练好的其中一个模型的主干网络作为特征提取器与新的分类器结合，对新的电力设备类别的图像样本进行分类预测。本发明能够通过两个模型互学习的方式提高主干网络模型特征提取能力，训练后的主干网络可以与多种新的分类器相结合完成对未可见类别样本的分类决策；同时，本发明只需要少量图像数据，即可训练出高精度的分类模型，非常适用于电力设备巡检场景。
基本信息
专利标题 ：
一种基于迁移互学习的小样本电力设备图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580571A
申请号 ：
CN202210348529.7
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-04-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周伯俊顾菊平张新松程天宇华亮徐一鸣赵凤申赵佳皓蒋凌言淳恺
申请人 ：
南通大学
申请人地址 ：
江苏省南通市崇川区啬园路9号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210348529.7
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/764 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-03 ：
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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