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申请/专利权人：湖北经济学院

摘要：本发明公开了基于原型网络对图像类关系进行空间建模的方法和设备，属于图像识别技术领域，所述方法包括：步骤S1：构建原型网络PT和原型网络PS；步骤S2：构建有监督预训练模块；步骤S3：构建发现学习模块；步骤S4：所述有监督预训练模块和发现学习模块构成图像类空间关系模块，所述图像类空间关系模块用于对图像进行分类。本发明增强了对于来自未知类别的图像聚类样本的鲁棒性，还通过类关系空间建模提升了分类过程的可解释性。

主权项：1.基于原型网络对图像类关系进行空间建模的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1：构建原型网络，所述原型网络包括原型网络和原型网络，所述原型网络和原型网络通过计算输入图像样本与各个原型向量之间的相似度，实现图像样本到对应类别的映射；步骤S2：构建有监督预训练模块，所述有监督预训练模块对已知标签的图像数据集进行预训练，以获知已知类的分布，针对未知标签的每个图像新类样本，计算所述每个图像新类样本与已知类的关系，从而获得图像类空间关系，并通过KL散度将所述图像类空间关系转移到发现学习模块；其中，所述有监督预训练模块包括编码器、原型网络和第一softmax层；步骤S3：构建发现学习模块，所述发现学习模块同时将已知标签图像数据和未知标签图像数据作为输入，并对图像类别进行预测；其中，所述发现学习模块包括编码器、原型网络和第二softmax层；步骤S4：所述有监督预训练模块和所述发现学习模块构成图像类空间关系模型，所述图像类空间关系模型用于对图像进行分类；其中，所述步骤S1中，所述构建原型网络具体包括：步骤S11：为每个图像类别设置一个原型向量；步骤S12：计算图像样本与相应的原型向量之间的相似性距离；步骤S13：计算图像样本属于原型向量的概率；其中，，表示已知图像类别空间中图像类别的个数；所述步骤S12中，所述计算图像样本与相应的原型向量之间的相似性距离，具体为： ； ； ；其中，为原型网络之前的编码器，其用于提取图像特征；和分别表示归一化的欧氏距离和余弦距离；将欧氏距离的平方除以特征空间的维数d，得到归一化的欧氏距离；所述步骤S13中，所述计算图像样本属于原型向量的概率，具体为： ；其中，表示调节因子；其中，所述步骤S2中，所述针对未知标签的每个图像新类样本，计算所述每个图像新类样本与已知类的关系，从而获得图像类空间关系，具体包括：将每个图像新类样本输入到有监督预训练模块中，按照下式计算新类和已知类的关系： ；其中，softmax表示归一化指数函数，表示未知类别的图像新类样本，为原型网络之前的编码器，用于提取图像特征，表示原型网络计算图像样本属于类别的概率，为温度系数，为已知图像类别的特征向量空间。

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权利要求：

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