一种基于文本提示加权聚合的小样本图像分类方法
摘要:
本发明公开了一种基于文本提示加权聚合的小样本图像分类方法,目的是解决现有小样本图像分类方法分类准确度不高的问题。技术方案是:构建由文本提示生成模块,文本特征提取模块、图像特征提取模块、置信度计算模块、软加权模块、主任务模块组成的基于文本提示加权聚合的小样本图像分类系统。构建训练集、验证集和测试集。采用训练集对小样本图像分类系统进行训练并使用验证集对训练后的小样本图像分类系统进行测试,将含有最好文本分类器的超参数加载到小样本图像分类系统中,得到性能最优的训练后的小样本图像分类系统;训练后的小样本图像分类系统对用户输入的图像进行分类,得到图像类别。本发明能缓解文本特征多样性不足,提升分类准确度。
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