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一种基于局部描述子的批评家驱动的小样本学习方法

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本发明公开一种基于局部描述子的批评家驱动的小样本学习方法，本发明使用图片不同区域的局部描述子描绘图片细节特征信息，并采用图到类的分类方法提升分类精度。本发明旨在利用该批评家网络机制对提取出的图片局部描述子打分，提高分数高的局部描述子对分类结果的影响权重，从而调整批评家网络参数使其对图片重要局部描述子打出高分，进而迫使整体小样本学习网络关注图片重点区域，减轻图片杂乱背景和无关信息对网络分类的影响，提升最终的网络对图片的分类效果。

著录项

公开/公告号CN111860697A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-30

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;
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申请/专利号CN202010777958.7
发明设计人陶文源;郭白鹭;翁仲铭;
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申请日2020-08-05
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;
代理人刘子文
地址 300072 天津市南开区卫津路92号
入库时间 2023-06-19 08:45:48

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-07-07

专利权的视为放弃 IPC(主分类):G06V10/776 专利申请号:2020107779587 放弃生效日:20230707

专利权的视为放弃

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