一种基于SimpleShot的One-Shot学习新方法

摘要

本发明提供了一种基于Simpleshot的One‑Shot学习新方法，通过使用目前在图像分类领域具有最优性能的特征提取网络Efficient Nets作为特征提取网络，在基类上进行训练，网络训练后得到特征空间，然后输入新类的小样本，并在该特征空间中，对图像进行特征变换，即使用正则化技术缓解过拟合问题，再最后进行最近邻分类。