【摘 要】
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随着大数据和深度学习技术的不断发展,深度神经网络在计算机视觉领域得到了广泛的应用。然而在现实生活中,大多数场景的已标注样本较少,利用传统的深度学习模型往往不能取得理想的效果,此时小样本学习应运而生。小样本图像分类是小样本学习在图像分类中的应用,本文以元学习为基本策略,结合度量学习和深度学习的方法,对小样本图像分类算法展开研究,其主要研究内容如下:（1）针对经典的小样本学习模型原型网络（Protot
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随着大数据和深度学习技术的不断发展,深度神经网络在计算机视觉领域得到了广泛的应用。然而在现实生活中,大多数场景的已标注样本较少,利用传统的深度学习模型往往不能取得理想的效果,此时小样本学习应运而生。小样本图像分类是小样本学习在图像分类中的应用,本文以元学习为基本策略,结合度量学习和深度学习的方法,对小样本图像分类算法展开研究,其主要研究内容如下:（1）针对经典的小样本学习模型原型网络（Prototypical Net,PN）的不足,提出了适用于小样本图像分类问题的注意力类协方差原型网络（Attention-based Class Covarance Prototypical Network,ACCPN）。在ACCPN中,为了增强模型的泛化能力,提出了IBN-Resnet-12;为了加强局部特征提取能力,引入了空间注意力模块（Spatial Attention Model,SAM）;为增加类间距,减少类内距离,提出了基于类的协方差距离,而非常规模型中简单的欧式距离和余弦距离,并将其作为小样本学习分类器中的距离度量方式。实验证明,该模型能够在不增加额外参数的前提下,提升小样本图像分类的准确率。（2）尽管ACCPN在小样本图像分类中取得了较好的结果,然而该模型仍然存在一定的不足。其一,在计算类原型时,由于样本数量较少,其得到的结果不能准确的描述该类的主要特征;其二,提取特征时,该特征提取器不能较好的融合高层和底层的特征信息。针对这些不足,本文进一步提出了多尺度集成加权类原型网络（Multiscale-ensemble Weighted Class Prototype Network,MWCPN）。在MWCPN中,为保证类原型计算的准确性,提出了加权类原型,通过对样本特征赋予权重,以便获得更准确的类原型。同时为增加模型的可适应性和泛化能力,利用多尺度特征融合的方法提取更优异的特征,并在分类器设计上采用了多投票学习机制,通过多投票的方式得到最终的预测结果。实验结果证明,该模型能够在一定程度上提升小样本图像分类的准确率。
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