一种基于图像属性特征表述的少样本学习方法

摘要

本发明公开了一种基于图像属性特征表述的少样本学习方法，所述少样本学习方法用于对学习系统进行训练，所述少样本学习方法将训练图片输入预训练的学习系统中，用深度神经网络对所述训练图片进行分析，用感知机模型提取所述目标各个属性信息所对应的特征编码，由此得到相似性损失函数，对所述训练图片进行类别判断并得到类别分类损失函数，最终得到整体损失函数，并使用所述整体损失函数对所述学习系统进行训练。本发明的基于图像属性特征表述的少样本学习方法可以有效提升少样本学习模型对于新的物体类别识别的准确率。