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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：基于局部关联推理的跨域小样本图像分类方法，全局分支预测中计算查询图像与所有类别原型表示之间的负欧式距离，对负欧式距离进行归一化作为全局预测得分；局部分支预测中对查询图像和支持图像提取局部特征，利用局部特征分别构建查询图像与每个支持图像之间的局部关联，构建局部关联后求得局部原型特征，根据局部原型特征对每个局部查询特征进行类别预测，对所有局部查询特征的预测结果进行融合，获得局部预测得分；将全局分支和局部分支的预测结果融合获取最终的类别预测得分；解决了现有技术中仅依赖于全局语义表征无法准确地概括图像的完整信息，不足以实现细粒度的判别，制约了模型的泛化性能的问题。
主权项：1.基于局部关联推理的跨域小样本图像分类方法，其特征在于，从源域中学习可跨域迁移的先验知识，用于解决目标域中的小样本图像分类任务，步骤如下：步骤1：数据预处理，源域中采样的小样本图像分类任务标记为T＝{TS,TQ}，其中，TS表示带有标注信息的支持样本，TQ表示查询样本，支持样本TS包含N个类别，每个类别有K个图像，查询样本TQ与支持样本TS的类别空间相同；步骤2：全局分支预测，对于小样本图像分类任务中的每个图像，利用编码器提取对应的全局语义表征，通过分类器将每个类别的支持图像对应的全局语义表征取平均，获得该类别对应的原型表示，给定一个查询图像XQ，计算查询图像XQ与所有类别原型表示之间的负欧式距离，对计算得到的负欧式距离进行归一化，作为该查询图像的全局预测得分；步骤3：局部分支预测，对查询图像XQ提取局部查询特征，对支持图像提取局部支持特征，利用局部查询特征和局部支持特征，分别构建查询图像XQ与每个支持图像之间的局部关联，构建局部关联后求得局部原型特征，根据局部原型特征对每个局部查询特征进行类别预测，最后对所有局部查询特征的预测结果进行融合，获得局部预测得分；步骤4：训练和测试，将全局预测得分和局部预测得分融合获得最终预测得分，将最终预测得分中的最高分数对应的标签作为查询图像的预测标签，根据预测标签和真实标签计算交叉熵损失；根据交叉熵损失对所有参数进行训练，对目标域中的小样本图像分类任务进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于局部关联推理的跨域小样本图像分类方法
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