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题名基于空频域特征提取的小样本图像分类算法
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作者
赵洋
任劼
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机构
西安工程大学电子信息学院
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出处
《自动化应用》
2024年第7期13-16,共4页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划(2022JM-394)
陕西省教育厅科研计划(19JK0364)。
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文摘
小样本学习的目的是使用极少的样本训练模型,并在有限的数据集上构建一种有效的模型,以实现对新样本的准确预测。关于小样本图像分类的研究大多只从空域的角度去提取图像的特征进行学习,且在计算相似性分数时采用单一的度量模式,极大地降低了图像分类的准确性。为此,提出了一种基于空频域特征提取的小样本图像分类算法网络(FENet),从空域和频域角度出发,提取图像特征,并结合图像到图像的度量与图像到类的度量方式,引入干扰因子,提高模型的鲁棒性和泛化性。在CUB-200-2011、Stanford-Cars、Stanford-Dogs 3个数据集上进行了大量的实验,结果表明,FENet在一定程度上能提升小样本图像分类的准确性。
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关键词
小样本学习
空频域特征提取
图像分类
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Keywords
few-shot learning
spatial-frequency domain feature extraction
image classification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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