[发明专利]一种基于边Transformer图神经网络的小样本图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110657352.4 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113378938B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 刘芳;张瀚;马文萍;李玲玲;李鹏芳;杨苗苗;刘洋;刘旭 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于边Transformer图神经网络的小样本图像分类方法及系统，引入transformer模型来对图中的边特征进行更新，通过将结点之间的差值特征图拆分成特征块序列输入到transformer模块得到更新后的边特征，使得每一个像素位置会被分配不同的注意力权重以突出关键区域。本发明的思想是利用transformer中的自注意力机制来自动聚焦到用于衡量结点间相似性的关键区域，从而达到抑制背景信息并突出关键区域的目的。本发明在miniImageNet数据集上进行的对比实验证明了本发明可以提高小样本图像分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 transformer 神经网络 样本 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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