CN114549894B 基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分类方法及装置 （北京邮电大学）

基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量本发明提出一种基于嵌入增强和自适应的原型和/或原始原型进行自适应调整，以更新系2获取图像增量分类系统，所述图像增量分类系统用于对待分类图像进行增量分类任在所述图像增量分类系统识别失败时，从所述待分类图像中获射模块对所述目标原型和/或原始原型进行自适应调整，以更新所述图像增量分类系统中识别；在所述图像增量分类系统识别成功时，根据所述待分类图像持集特征表示我们使用均值向量为每个类计算一个原型向量作为分类原型自我映射PSP，所述PSP通过对原始原型表示与新的原型表示建立全局依赖关系，矩阵作为权重系数以聚合来自value中所有原型表示的信息，并与所述原始原型融合获得查询集交叉映射QCP，所述QCP将查询集嵌入表示与每个原型入了从查询集嵌入表示到原型的交叉映射调整查询集嵌入表示，使得查询集样本可;3优化训练，所述优化训练通过余弦相似度函数计算所根据数据集及任务特点选择嵌入表示模型，并结合自监督学习特征预训练模块的输出结果未达到预期精度，调整特征预训特征预训练模块的输出结果达到预期精度，冻结特征预伪基类，所述伪基类包括：在每次迭代中利用来自基础数据集5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所6.一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分类第一获取模块，用于获取图像增量分类系统，所述图像增量第二获取模块，用于获取待分类图像，并将所述待分类第一分类模块，用于在所述图像增量分类系统识别失败时，该类别少量图像作为训练样本，并将所述训练样本通过特征预训练模块计算得到目标原第二分类模块，用于在所述图像增量分类系统识别成功时4持集特征表示我们使用均值向量为每个类计算一个原型向量作为分类原型自我映射PSP，所述PSP通过对原始原型表示与新的原型表示建立全局依赖关系，矩阵作为权重系数以聚合来自value中所有原型表示的信息，并与所述原始原型融合获得查询集交叉映射QCP，所述QCP将查询集嵌入表示与每个原型入了从查询集嵌入表示到原型的交叉映射调整查询集嵌入表示，使得查询集样本可;优化训练，所述优化训练通过余弦相似度函数计算所根据数据集及任务特点选择嵌入表示模型，并结合自监督学习5机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一6明在方案3)将嵌入表示和分类器解耦的基础上设计了一种基于嵌入增强和自适应的小样原型表示和查询数据特征嵌入表示进行自适7[0009]本发明的第二个目的在于提出一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分系映射模块对所述目标原型和/或原始原型进行自适应调整，以更新所述图像增量分类系[0016]在所述图像增量分类系统识别成功时，根据所述待分类图像通过特征预训练模b)来表示；于支持集特征表示我们使用均值向量为每个类计算一个原型向量8j的特征嵌入。我们将伪基类和伪增量类的原型表示和查询集嵌入表示分别合关系矩阵作为权重系数以聚合来自Value中所有原型表示的信息，并与所述原始原型融合[0035]查询集交叉映射(QCP)，所述QCP将查询集嵌入表示与每[0040]混合关系映射模块和NCM分类器训练结果达到预期精度，冻结混合关系映射模块9[0051]为达上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介所述的一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增[0052]综上所述，本发明提出一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分类方法、[0054]本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得[0055]图1为本发明实施例所提供的一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分类[0059]图5本发明所提供的一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分类方法流程[0060]图6为本发明实施例所提供的一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分类[0062]下面参考附图描述本发明实施例的一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增[0063]图1为本发明实施例所提供的一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分类C(x)=zvjf(xi,x⃞)代表归一化操作。最终的注意力特征[0080]在本发明的一个实施例之中，混合关系映射模块，包括原型自我映射(PSP，用特征预训练模块F来提取伪基类和伪增量类的特征表示，对于支持集特征表示使用均值询集嵌入和所有原型之间的语义差异，并利用最近算过程中的伪基类原型被NCM分类器权重(先前所有可见类别的原始原型)所替代，伪增量类原型被实际增量任务中的类别原型替代，Mc代表了当前所有可见类别原型向量的集合。以通过调整后的图像增量分类系统实现对未识别类别的待分类图像的分类[0103]综上所述，本发明提出一种基于嵌入增强和自适应的小[0104]图6为本发明实施例所提供的一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分类进行识别；混合关系映射模块对目标原型和/或原始原型进行自适应调整，以更新图像增量分类系统[0114]综上所述，本发明提出一种基于嵌入增强和自适应的小器执行时实现本申请第一方面实施例所述的一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增[0116]为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介所述的一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存