基于VAE和注意力机制的小样本图像分类方法.pptx
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基于VAE和注意力机制的小样本图像分类方法目录添加章节标题VAE和注意力机制的原理VAE(变分自编码器)原理注意力机制原理VAE与注意力机制结合的原理基于VAE和注意力机制的小样本图像分类方法介绍方法概述数据预处理特征提取分类器设计实验结果与分析实验设置实验结果结果分析与其他方法的比较方法优势与局限性方法优势局限性改进方向应用前景与展望在图像分类领域的应用前景在其他领域的应用可能性未来研究方向THANKYOU
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基于注意力机制的小样本图像分类算法研究基于注意力机制的小样本图像分类算法研究摘要:随着深度学习技术的快速发展,图像分类凭借其广泛的应用领域引起了广泛关注。然而,在许多实际应用场景中,由于数据集的稀缺性,小样本图像分类问题依然存在挑战。为了解决这个问题,注意力机制逐渐被引入到小样本图像分类任务中。本论文主要研究基于注意力机制的小样本图像分类算法,以提高分类性能。首先,介绍了注意力机制的理论基础和研究现状;其次,分析了小样本图像分类问题的挑战和现有方法的局限性;接着,提出了一种基于注意力机制的小样本图像分类算
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基于空间和通道注意力机制的图像分类方法与系统.pdf
本发明公开了一种基于空间和通道注意力机制的图像分类方法与系统,包括:S1、获取样本数据集;S2、从样本数据集中抽取特定数量的图像,利用深度卷积生成对抗网络DCGAN生成假样本,得到扩充数据集;S3、对扩充数据集进行处理,包括降维、去噪及数据增强;S4、将扩充数据集按比例进行划分,得到训练集和测试集;S5、将训练集中的图像输入到已构建的图像分类网络模型中进行调参训练,从中提取图像的特征,最后保存训练好的图像分类网络模型;S6、将测试集中的图像加载到训练好的图像分类网络模型中进行判别,模型输出的结果即为分类结