【摘 要】
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随着大数据时代的到来,图像分类方面的应用为人们的生活带来了极大的便利。同时对于一些数据量较少或数据难以获取的图像分类领域,引申出了小样本图像分类的研究。近年来,基于元学习的方法进行小样本图像分类得到了广泛地使用。元学习通过将查询集图像分类至支持集图像的类别中来训练模型。然而,传统的元学习模型中往往采用单特征点来表示类别,并且较少关注到支持集图像与查询集图像之间的联系,导致模型的分类性能受到抑制。为
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随着大数据时代的到来,图像分类方面的应用为人们的生活带来了极大的便利。同时对于一些数据量较少或数据难以获取的图像分类领域,引申出了小样本图像分类的研究。近年来,基于元学习的方法进行小样本图像分类得到了广泛地使用。元学习通过将查询集图像分类至支持集图像的类别中来训练模型。然而,传统的元学习模型中往往采用单特征点来表示类别,并且较少关注到支持集图像与查询集图像之间的联系,导致模型的分类性能受到抑制。为了解决元学习中使用单特征点表示类别导致模型分类性能不足的问题,本文在元学习范式的基础上采用了概率预测分类器并且设计了边缘自适应模块,提出了边缘自适应概率预测模型（Marginal Adaptation Probabilistic Inference Network,MA-PINet）。在公开数据集上的实验表明,MA-PINet的分类准确率优于传统的单特征点分类方法,取得了较为优秀的分类结果。为了提取更多的图像特征信息并更进一步地关联支持集图像与查询集图像,本文在MA-PINet的基础上对模型进行改进,采用残差网络进行特征提取并且设计了场景记忆模块,提出了残差场景记忆模型（Residual Episodic Memory Network,Res-EMNet）。在公开数据集上的实验表明,Res-EMNet对小样本图像数据具有较高的分类准确率。
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