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基于深度学习的计算机视觉研究都是基于大量图片数据样本,由于有时在工业上收集目标样本的成本很高,因此这大大限制了深度学习在计算机视觉中的应用.针对少量样本下的图片分类任务,本文提出一种新型的网络模型.并跟目前主流的深度学习网络比较.证明了我们的模型在少量样本下仍然具有很好分类精度.
少量样本下的图像分类算法研究
【摘 要】
：
基于深度学习的计算机视觉研究都是基于大量图片数据样本,由于有时在工业上收集目标样本的成本很高,因此这大大限制了深度学习在计算机视觉中的应用.针对少量样本下的图片分
【机 构】
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厦门大学物理科学与技术学院,福建 厦门,361005
【出 处】
：
中文信息
【发表日期】
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2020年2期
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