一种基于边Transformer图神经网络的小样本图像分类方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110657352.4
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-06-11
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于边Transformer图神经网络的小样本图像分类方法及系统
申请号	CN202110657352.4	申请日期	2021-06-11
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-10	公开/公告号	CN113378938A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） 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（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市雁塔区太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	刘芳;张瀚;马文萍;李玲玲;李鹏芳;杨苗苗;刘洋;刘旭
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	高博

摘要

本发明公开了一种基于边Transformer图神经网络的小样本图像分类方法及系统，引入transformer模型来对图中的边特征进行更新，通过将结点之间的差值特征图拆分成特征块序列输入到transformer模块得到更新后的边特征，使得每一个像素位置会被分配不同的注意力权重以突出关键区域。本发明的思想是利用transformer中的自注意力机制来自动聚焦到用于衡量结点间相似性的关键区域，从而达到抑制背景信息并突出关键区域的目的。本发明在miniImageNet数据集上进行的对比实验证明了本发明可以提高小样本图像分类的精度。

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