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多级注意力特征网络的小样本学习
被引量：
7
1
作者
汪荣贵
韩梦雅
+2 位作者
杨娟
薛丽霞
胡敏
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期772-778,共7页
针对目前基于度量学习的小样本方法存在特征提取尺度单一,类特征学习不准确,相似性计算依赖标准度量等问题,该文提出多级注意力特征网络。首先对图像进行尺度处理获得多个尺度图像;其次通过图像级注意力机制融合所提取的多个尺度图像特...
针对目前基于度量学习的小样本方法存在特征提取尺度单一,类特征学习不准确,相似性计算依赖标准度量等问题,该文提出多级注意力特征网络。首先对图像进行尺度处理获得多个尺度图像;其次通过图像级注意力机制融合所提取的多个尺度图像特征获取图像级注意力特征;在此基础上使用类级注意机制学习每个类的类级注意力特征。最后通过网络计算样本特征与每个类的类级注意力特征的相似性分数来预测分类。该文在Omniglot和MiniImageNet两个数据集上验证多级注意力特征网络的有效性。实验结果表明,相比于单一尺度图像特征和均值类原型,多级注意力特征网络进一步提高了小样本条件下的分类准确率。
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关键词
图像处理
多尺度图像
小样本学习
多级注意力特征
相似性度量
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职称材料
题名
多级注意力特征网络的小样本学习
被引量：
7
1
作者
汪荣贵
韩梦雅
杨娟
薛丽霞
胡敏
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期772-778,共7页
基金
国家自然科学基金(61672202)
国家自然科学基金-深圳联合基金(U1613217)~~
文摘
针对目前基于度量学习的小样本方法存在特征提取尺度单一,类特征学习不准确,相似性计算依赖标准度量等问题,该文提出多级注意力特征网络。首先对图像进行尺度处理获得多个尺度图像;其次通过图像级注意力机制融合所提取的多个尺度图像特征获取图像级注意力特征;在此基础上使用类级注意机制学习每个类的类级注意力特征。最后通过网络计算样本特征与每个类的类级注意力特征的相似性分数来预测分类。该文在Omniglot和MiniImageNet两个数据集上验证多级注意力特征网络的有效性。实验结果表明,相比于单一尺度图像特征和均值类原型,多级注意力特征网络进一步提高了小样本条件下的分类准确率。
关键词
图像处理
多尺度图像
小样本学习
多级注意力特征
相似性度量
Keywords
Image processing
Multi-scale images
Few-shot learning
Multi-level attention feature
Similarity metric
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多级注意力特征网络的小样本学习
汪荣贵
韩梦雅
杨娟
薛丽霞
胡敏
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
7
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