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基于张量特征的小样本图像快速分类方法
1
作者
张艳莎
冯夫健
+4 位作者
王杰
潘凤
谭棉
张再军
王林
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1059-1069,共11页
解决小样本图像分类问题最直接的方式是进行数据增强,但目前适用于小样本图像分类的数据增强方法大都存在模型复杂、推理时间长的问题.提出一个张量特征生成器,通过生成新的张量特征在特征空间对小样本图像进行数据增强.基于张量特征生...
解决小样本图像分类问题最直接的方式是进行数据增强,但目前适用于小样本图像分类的数据增强方法大都存在模型复杂、推理时间长的问题.提出一个张量特征生成器,通过生成新的张量特征在特征空间对小样本图像进行数据增强.基于张量特征生成器,提出一个适用于小样本图像的快速分类方法(Tensor Feature-based Faster Classification Network,TFFCN),该方法网络结构简单,利用残差网络提取图像的张量特征,通过张量特征生成器对小样本图像进行数据增强,从而训练得到一个满意的分类器对查询集图像进行分类,解决了模型推理时间长的问题.为了验证提出模型的有效性,选用公开数据集miniImageNet,CUB以及CIFAR-FS,对分类性能和推理时间进行对比实验.实验结果表明,TFFCN的分类性能优于目前流行的数据增强方法,并且,和改进前的模型相比能有效减少模型的推理时间,采用ResNet18和ResNet12为主干特征提取网络时,随着生成的张量特征数量的增加,最高可减少49%和24%的推理时间,能更快速地完成小样本图像分类任务.
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关键词
小样本图像分类
数据增强
张量特征生成器
张量
特征
推理时间
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职称材料
题名
基于张量特征的小样本图像快速分类方法
1
作者
张艳莎
冯夫健
王杰
潘凤
谭棉
张再军
王林
机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
贵州省模式识别与智能系统重点实验室
黔南民族师范学院数学与统计学院
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1059-1069,共11页
基金
国家自然科学基金(62162012)
贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2021]一般531)
+3 种基金
贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教技[2022]015号)
贵州省教育厅深化新时代教育评价改革试点项目(教学过程质量评价)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2022]177号,黔教合KY字[2021]104号,黔教合KY字[2018]141号,黔教合KY字[2018]140,黔教合KY字[2021]110)
贵州省科技计划(黔科合基础-ZK[2022]一般195,黔科合基础-ZK[2022]一般550)。
文摘
解决小样本图像分类问题最直接的方式是进行数据增强,但目前适用于小样本图像分类的数据增强方法大都存在模型复杂、推理时间长的问题.提出一个张量特征生成器,通过生成新的张量特征在特征空间对小样本图像进行数据增强.基于张量特征生成器,提出一个适用于小样本图像的快速分类方法(Tensor Feature-based Faster Classification Network,TFFCN),该方法网络结构简单,利用残差网络提取图像的张量特征,通过张量特征生成器对小样本图像进行数据增强,从而训练得到一个满意的分类器对查询集图像进行分类,解决了模型推理时间长的问题.为了验证提出模型的有效性,选用公开数据集miniImageNet,CUB以及CIFAR-FS,对分类性能和推理时间进行对比实验.实验结果表明,TFFCN的分类性能优于目前流行的数据增强方法,并且,和改进前的模型相比能有效减少模型的推理时间,采用ResNet18和ResNet12为主干特征提取网络时,随着生成的张量特征数量的增加,最高可减少49%和24%的推理时间,能更快速地完成小样本图像分类任务.
关键词
小样本图像分类
数据增强
张量特征生成器
张量
特征
推理时间
Keywords
few-shot image classification
data augmentation
tensor feature generator
tensor features
inference time
分类号
TP391 [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
基于张量特征的小样本图像快速分类方法
张艳莎
冯夫健
王杰
潘凤
谭棉
张再军
王林
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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