首页> 中国专利> 基于特征子空间生成对抗网络的小样本目标识别方法

基于特征子空间生成对抗网络的小样本目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于特征子空间生成对抗网络的小样本目标识别方法;本发明先获取用于训练生成对抗网络的特征,接着使用重组后的特征数据训练生成对抗网络,再使用训练后的生成对抗网络生成新的特征对小样本数据进行扩充,最后使用扩充后的数据训练目标识别网络。本发明的关键在于使用生成对抗网络数据驱动的特点和较强的模仿能力,模仿对于不同因素导致退化的水下图像的增强策略。利用属性分支和判别分支这种多分支的结构增强学习的综合性和鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN110363060A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-10-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN201910271102.X

  • 申请日2019-04-04

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人朱月芬

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2024-02-19 14:44:26

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190404

    实质审查的生效

  • 2019-10-22

    公开

    公开

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号