发明专利 已授权

一种基于多级分布传播的小样本图像分类方法

📄 申请号:CN202310260651.3 📄 发布日:2026/06/16

著录项目信息

申请日
2023-03-17
公开号
CN116258910B
公开日
2025-12-05
申请人
浙江理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

图像识别, 计算机视觉, 智能安防, 医学影像分析, 工业质检

摘要

本发明公开了一种多级分布传播的小样本图像分类方法,首先获取图像数据集,通过对图像进行轮廓分割以截取目标区域图片并做特征提取,然后将提取得到的特征向量作为样本;构建GMDP模块,利用训练集样本对其进行训练,将测试集样本输入至训练好的GMDP模块中,即可直接预测输出对应图像中目标物的类别。本发明提出的MDPN网络,针对小样本分类任务中的噪音干扰问题和多层级特征提取问题进行了优化,通过基于实例分割的目标区域定位方法,大大减轻了背景和伪目标对小样本分类的影响,并通过串联堆叠GNN获得图像的多层级分布特征。

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这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116258910B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图2
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