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一种基于语义感知图神经网络的小样本图像分类方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于语义感知图神经网络的小样本图像分类方法及系统,针对图片级标签导致类别语义模糊的问题,首先将边的表示进行细化,使边从一个表示相邻结点全局相似度的标量细化为一个表示相邻结点每一像素位置相似度的向量。然后在边细化的基础上进一步引入语义校准模块来更新边特征,其通过计算相邻结点间的关系矩阵,并将关系矩阵转换为每一像素位置的边值来让边显式地表示结点间的语义相似性,进而通过多层图神经网络的更新传播语义信息以改善最终的分类结果。本发明在miniImageNet数据集上的实验表明本发明可以提高小样本图像分类的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN113378934A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN202110656523.1

  • 申请日2021-06-11

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人高博

  • 地址 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

  • 入库时间 2023-06-19 12:32:17

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-07

    授权

    发明专利权授予

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