典型文献
一种采用动态子空间的小样本图像分类算法
文献摘要：
针对当前基于度量学习的小样本图像分类算法中普遍存在的图像分类精度不高与泛化性能一般的问题,提出了一种采用动态子空间的小样本图像分类算法.首先,使用残差神经网络提取小样本图像特征,对各类特征向量进行分解后,动态生成表征图像类别的正交化投影子空间,增强类间特征的差异性;其次,通过融合子空间损失函数与交叉熵损失函数,增强同类样本的特征相似性,构建基于小样本学习的动态子空间分类器,随采样量与样本相似度的变化动态更新子空间的类间距离;最后,将目标图像的特征向量输入动态子空间分类器,使用平方欧氏距离与 softmax函数计算类别概率,预测其所属类别.在 mini-ImageNet、CIFAR-100和Pascal VOC2007小样本数据集上进行性能测试,并与当前主流的小样本图像分类算法进行了比较,所提出算法的图像分类精度高于对比算法.在5-way 5-shot的条件下,分类精度比当前性能较好的深度子空间分类网络提高了2.3%.实验结果表明,所提出的算法具有较强的泛化性能与抗干扰能力.
文献关键词：
动态子空间;小样本数据;正交投影;图像分类;残差神经网络
中图分类号：
作者姓名：
任佳兴;曹玉东;曹睿;闫佳
作者机构：
辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121001;大连交通大学自动化与电气工程学院,辽宁大连116028
文献出处：
引用格式：
[1]任佳兴;曹玉东;曹睿;闫佳-.一种采用动态子空间的小样本图像分类算法)[J].西安电子科技大学学报（自然科学版）,2022(05):166-174
A类：
动态子空间
B类：
小样本图像分类,图像分类算法,度量学习,分类精度,泛化性能,残差神经网络,图像特征,特征向量,动态生成,正交化,影子空间,合子,交叉熵损失函数,特征相似性,小样本学习,分类器,变化动态,动态更新,类间距离,标图,欧氏距离,softmax,mini,ImageNet,CIFAR,Pascal,VOC2007,小样本数据集,对比算法,way,shot,分类网络,抗干扰能力,正交投影
AB值：
0.273125
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