基于元学习的少样本图像分类方法研究



基于元学习的少样本图像分类方法研究

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基于元学习的少样本图像分类方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 研究现状	第11-15页
1.2.1 基于概率推理的生成模型研究现状	第11-12页
1.2.2 基于元学习的判别模型研究现状	第12-15页
1.3 主要研究内容	第15-16页
1.4 论文结构安排	第16-18页
第二章基于元学习的少样本图像分类方法概述	第18-26页
2.1 少样本学习	第18页
2.2 元学习	第18-19页
2.3 基于元学习的少样本图像分类方法	第19-24页
2.3.1 基于度量学习的元学习	第20-23页
2.3.2 基于优化初始化表征的元学习	第23-24页
2.4 少样本学习基准数据集	第24-25页
2.4.1 Omniglot数据集	第24-25页
2.4.2 MiniImageNet数据集	第25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章基于度量学习的少样本图像分类方法研究	第26-51页
3.1 多尺度关系网络设计	第26-34页
3.1.1 图像多尺度特征提取方法	第26-27页
3.1.2 少样本图像分类原则	第27页
3.1.3 多尺度关系网络结构设计	第27-33页
3.1.4 多尺度关系网络学习	第33-34页
3.2 少样本学习基准数据集实验	第34-43页
3.2.1 Omniglot数据集	第34-39页
3.2.2 Miniimagenet数据集	第39-42页
3.2.3 实验结果分析	第42-43页
3.3 任务集变化对于基于度量学习的少样本图像分类方法的影响	第43-50页
3.3.1 任务大小的变化	第43-45页
3.3.2 任务集分布的变化	第45-50页
3.3.2.1 细粒度图像分类任务	第45-47页
3.3.3.2 遥感影像分类任务	第47-50页
3.4 本章小结	第50-51页
第四章基于优化初始化表征的少样本图像分类方法研究	第51-69页
4.1 多尺度元关系网络设计	第51-57页
4.1.1 模型无关的元学习算法	第52-53页
4.1.2 少样本图像分类原则	第53-54页
4.1.3 多尺度元关系网络算法设计	第54-57页
4.2 少样本学习基准数据集实验	第57-65页
4.2.1 Omniglot数据集	第58-62页
4.2.2 Miniimagenet数据集	第62-64页
4.2.3 实验结果分析	第64-65页
4.3 多尺度元关系网络的应用	第61-68页
4.3.1 小样本条件下细粒度图像分类	第61-67页
4.3.2 小样本条件下遥感图像分类	第67-68页
4.4 本章小结	第68-69页
第五章总结与展望	第69-71页
5.1 总结	第69-70页
5.2 展望	第70-71页
致谢	第71-72页
参考文献	第72-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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