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一种基于多级度量的小样本图像分类方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202110284727.7
  • IPC分类号:G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
  • 申请日期:
    2021-03-17
  • 申请人:
    重庆邮电大学
著录项信息
专利名称一种基于多级度量的小样本图像分类方法
申请号CN202110284727.7申请日期2021-03-17
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2021-06-11公开/公告号CN112949740A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G06K9/62IPC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>
申请人重庆邮电大学申请人地址
重庆市南岸区南山街道崇文路2号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人重庆邮电大学当前权利人重庆邮电大学
发明人韦世红;刘红梅;范森;朱龙娇
代理机构重庆辉腾律师事务所代理人卢胜斌
摘要
本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种基于多级度量的小样本图像分类方法,该方法包括:将输入图像的特征向量放入嵌入模块进行特征提取;将经过第二层卷积及第三层卷积得到的特征描述子分别依次进行图像‑类的度量,对第四层卷积得到的特征向量进行全连接并将其做图像‑图像的度量;分别使用Sigmoid函数和Softmax函数对3个度量结果进行运算从而给出每层图像分类概率;最后通过交叉验证法对每一从属概率进行加权融合并输出分类结果;本发明融合图像级及类别级度量结果,有效挖掘图像中所表达的语义信息,能够显著的提高小样本图像分类的准确率。

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