融合多粒度注意力特征的小样本分类模型
Few-shot classification model incorporating multi-granular attention features
重庆理工大学 a. 计算机科学与工程学院; b. 大数据与人工智能实验室, 重庆 400054
摘要
在小样本分类任务中，现有的CNN模型存在特征提取不足、特征单一和小样本数据集类间差异化较弱的问题，导致分类精度较低。针对以上问题，提出一种融合多粒度注意力特征（fusion multi-granular attention feature，FMAF）的小样本分类模型。首先，该方法借鉴多粒度思想，重新设计CNN特征提取网络的架构来增强特征多样性；其次，在多粒度特征提取网络后添加自注意力层，提取多粒度图像特征中的关键特征，在多粒度注意力特征的基础上，借助特征融合方法融合多粒度注意力特征信息，突出关键特征，提高特征的表征力；最后，在两个经典的小样本数据集miniImageNet和tieredImageNet上进行了评估。实验结果表明，FMAF方法能有效提升分类的准确度和效率。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62141201)
重庆市教委科学技术研究项目(202201102)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0513
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2235-2240
文章编号: 1001-3695(2024)07-045-2235-06
发布历史
[2023-12-29] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版
引用本文
韩岩奇, 苟光磊, 李小菲, 等. 融合多粒度注意力特征的小样本分类模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 2235-2240. (Han Yanqi, Gou Guanglei, Li Xiaofei, et al. Few-shot classification model incorporating multi-granular attention features [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 2235-2240. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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