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深度掩膜布朗距离协方差小样本分类方法

Deep mask Brownian distance covariance for few-shot classification
苟光磊
朱东华
李小菲
韩岩奇
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054

摘要

针对小样本学习中,布朗距离协方差通过改善特征嵌入提升分类精度,但未聚焦分类中样本相关性特征的问题,提出了深度掩膜布朗距离协方差方法。该方法通过每对查询集与支持集之间的高维语意关系,生成查询引导掩膜,并将掩膜后的布朗距离协方差矩阵用作图像特征表示。分别在5way-1shot和5way-5shot情形下,对CUB-200-211、Mini-ImageNet及Tiered-ImageNet数据集进行评估验证,实验表明,深度掩膜布朗距离协方差方法取得了更优的分类精度。

基金项目

国家自然科学基金项目(6214201)
重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M202201102)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0514
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: 2229-2234
文章编号: 1001-3695(2024)07-044-2229-06

发布历史

[2023-12-29] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版

引用本文

苟光磊, 朱东华, 李小菲, 等. 深度掩膜布朗距离协方差小样本分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 2229-2234. (Gou Guanglei, Zhu Donghua, Li Xiaofei, et al. Deep mask Brownian distance covariance for few-shot classification [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 2229-2234. )

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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