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最大化互信息约束的R-NLN高频工件图像分类模型
1
作者
许知建
欧阳
+2 位作者
李毅
李柏林
熊鹰
《机械制造与自动化》
2023年第6期89-93,101,共6页
高频元件精密加工工件需要定制,难以获取足量的图像样本以训练传统的CNN模型来完成自动化分类。提出基于元学习训练策略的关联非局部网络高频工件分类模型。在经典CNN模型的基础上引入NLN模块,通过关联样本的全局和局部特征提取自适应...
高频元件精密加工工件需要定制,难以获取足量的图像样本以训练传统的CNN模型来完成自动化分类。提出基于元学习训练策略的关联非局部网络高频工件分类模型。在经典CNN模型的基础上引入NLN模块,通过关联样本的全局和局部特征提取自适应的任务特征;通过最大化互信息约束优化模型,提高模型的鲁棒性。实验结果表明:与多种主流的小样本分类模型相比,所提模型对miniImageNet和高频工件数据集分类的准确率有显著提高。
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关键词
高频工件
元学习
非局部网络
互信息约束
图像分类
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职称材料
题名
最大化互信息约束的R-NLN高频工件图像分类模型
1
作者
许知建
欧阳
李毅
李柏林
熊鹰
机构
西南交通大学机械工程学院
出处
《机械制造与自动化》
2023年第6期89-93,101,共6页
基金
四川省重大科技专项(18ZDZX0140)。
文摘
高频元件精密加工工件需要定制,难以获取足量的图像样本以训练传统的CNN模型来完成自动化分类。提出基于元学习训练策略的关联非局部网络高频工件分类模型。在经典CNN模型的基础上引入NLN模块,通过关联样本的全局和局部特征提取自适应的任务特征;通过最大化互信息约束优化模型,提高模型的鲁棒性。实验结果表明:与多种主流的小样本分类模型相比,所提模型对miniImageNet和高频工件数据集分类的准确率有显著提高。
关键词
高频工件
元学习
非局部网络
互信息约束
图像分类
Keywords
high-frequency component
meta-learning
non-local network
mutual information constraints
image classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
最大化互信息约束的R-NLN高频工件图像分类模型
许知建
欧阳
李毅
李柏林
熊鹰
《机械制造与自动化》
2023
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