【摘 要】
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小样本学习旨在训练一个具有良好泛化性能的模型,在样本数量极少时仍具有良好的分类效果。小样本学习方法主要包括数据增强、元学习、多模态融合以及度量学习四类方法。大多数度量学习的模型仅仅关注图像实例级别或者类级别的特征,却忽视了图像的局部细节特征。近年来,许多基于局部描述子的度量网络充分考虑了图片像素级别的局部细节特征,但仍然存在着局部描述子之间缺乏关联性以及分类器易受局部噪声干扰的问题,因此本文对基于
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小样本学习旨在训练一个具有良好泛化性能的模型,在样本数量极少时仍具有良好的分类效果。小样本学习方法主要包括数据增强、元学习、多模态融合以及度量学习四类方法。大多数度量学习的模型仅仅关注图像实例级别或者类级别的特征,却忽视了图像的局部细节特征。近年来,许多基于局部描述子的度量网络充分考虑了图片像素级别的局部细节特征,但仍然存在着局部描述子之间缺乏关联性以及分类器易受局部噪声干扰的问题,因此本文对基于局部描述子的小样本学习方法展开研究,具体内容如下:1.针对现有的基于局部描述子的模型未能考虑局部描述子之间关联性的问题,提出了修复局部描述子网络,包括相邻图卷积和全局特征提取两个模块。相邻图卷积模块通过利用同张图像内的空间位置关系增强相邻局部描述子之间的联系,修复了部分背景噪声局部描述子。全局特征提取模块融合图像的所有局部描述子输出类别的全局描述子,再将局部描述子与全局描述子串接后共同输入到分类器中。在此基础上引入三元组损失,将其融入到传统的交叉熵损失中,提出了混合损失函数,增大不同类别的间距,减少模型错误分类。2.针对现有的基于局部描述子的模型容易受局部噪声干扰的缺点,提出了分组语义度量网络。首先通过迭代聚类将多条相似的局部描述子划分为同一组,同组的多条局部特征可以视作语义方块,蕴含着图像某块区域的特征信息。然后采用二阶沃瑟斯坦距离度量语义方块之间的差异信息,再利用6)近邻分类器根据查询图与支持集语义方块之间的距离判断查询图所属的类别。最后本文在多种数据集上进行了实验,取得了良好的分类准确率。
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