摘要：针对目前小样本学习中存在的问题,设计一种新的网络结构及其训练方法以改进小样本学习.该网络在特征嵌入部分采用卷积网络并结合多尺度滑动池化方法以增强特征提取.网络主体结构为类孪生网络,以便于通过样本间的对比从小样本数据中学到语义.网络的训练方法采用嵌套层次的参数更新以保证收敛的稳定性.在两个经典小样本学习数据集上与常用的视觉模型和前沿小样本学习方法进行了对比实验,实验结果表明,该方法在小样本学习的精度上有显著提升,可作为样本不充足情况下的解决方案.

摘要：针对细粒度图像分类中数据分布具有小型、非均匀和不易察觉类间差异的特征,提出一种基于注意力机制的细粒度图像分类模型.首先通过引入双路通道注意力与残差网络融合对图像进行初步特征提取,然后应用多头自注意力机制,达到提取深度特征数据之间细粒度关系的目的,再结合交叉熵损失和中心损失设计损失函数度量模型的训练.实验结果表明,该模型在两个标准数据集102 Category Flower和CUB200-2011上的测试准确率分别达94.42%和89.43%,与其他主流分类模型相比分类效果更好.