基于局部對(duì)比學(xué)習(xí)與新類特征生成的小樣本圖像分類

摘要： 現(xiàn)有的圖像分類方法通常依賴于大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)，但當(dāng)數(shù)據(jù)有限時(shí)，方法在局部特征表示能力和樣本數(shù)量上都存在不足.為了緩解此問題，文中提出基于局部對(duì)比學(xué)習(xí)與新類特征生成的小樣本圖像分類方法.首先，引入局部對(duì)比學(xué)習(xí)，將圖像表示為多個(gè)局部特征并進(jìn)行監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)，增強(qiáng)模型的局部特征表示能力.然后，通過全局對(duì)比學(xué)習(xí)，確保圖像整體特征的可分性.最后，在對(duì)比學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，提出特征生成方法，利用基... （共11頁(yè)）