【摘 要】
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小样本图像分类是指从几个简单的例子中学习视觉概念。人类能通过视觉中心充分利用几个样本的特征信息,也能在学习过程中学会学习。本文以元学习为基础,从特征提取和学会学习两个方面提高小样本分类的准确率。为了在小样本图像分类过程中能充分利用图像通道和空间特征的位置信息,本文提出特征交叉注意力方法,该方法首先沿着通道和空间维度全局池化生成特征信息,然后通道和空间特征分别与原有特征交叉使得具有相似特征的位置互相
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小样本图像分类是指从几个简单的例子中学习视觉概念。人类能通过视觉中心充分利用几个样本的特征信息,也能在学习过程中学会学习。本文以元学习为基础,从特征提取和学会学习两个方面提高小样本分类的准确率。为了在小样本图像分类过程中能充分利用图像通道和空间特征的位置信息,本文提出特征交叉注意力方法,该方法首先沿着通道和空间维度全局池化生成特征信息,然后通道和空间特征分别与原有特征交叉使得具有相似特征的位置互相加强而忽略特征之间的距离,生成以突出显示目标对象信息的注意力相关特征图,最后通道与空间注意力相关特征相加生成融合了通道和空间关键信息的特征,使得提取的特征更具区分性。特征交叉注意力模块是可微模块,可以搭载在任何标准的神经网络架构中进行端到端的训练。本文将特征注意力模块嵌入原型网络和关系网络中,实验结果表明,该注意力模块能够有效提高图像特征的可分辨性。为改善元任务间模型对任务内样本关系约束造成的图像分类不准确的问题,本文提出基于原型孪生网络特征迁移方法,该方法包括原型孪生网络和小样本图像分类网络两个部分。原型孪生网络是首先通过给定几个任务,计算任务内支持集上每个类别的样本平均特征,然后使用余弦度量将查询集中的样本归类,生成预训练特征提取器。小样本图像分类网络使用原型孪生网络的权重作为初始化参数,使得模型充分利用图像样本的特征信息和元任务内图像样本的距离关系,生成小样本图像分类器,提高模型在新任务中的泛化能力。本文在小样本的标准数据集mini Image Net和tiered Image Net上验证了上述两种方法的有效性。
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