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一种快速检测与识别少样本目标的方法,首先将所有待检测的图像进行预处理,并按图像类别的比例划分训练集、支持集和测试集。然后通过设计LRDN网络和卷积自编码网络完成特征提取模型的设计,利用预激活的方式构建特征比较模型,两个网络的结合将构成一个端到端训练的模型。特征提取网络将输入图像从图像空间转换到特征表示空间,而特征比较网络则负责将两张图像的特征表示映射为二者属于同一类别的相似度分数,最后完成目标的检测与识别。本发明还包括一种快速检测与识别少样本目标的系统。本发明能很好地应用于目标样本量较小情况下的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN113673553A
(43)申请公布日2021.11.19
(21)申请号202110755789.1
(22)申请日2021.07.05
(71)申请人浙江工业大学
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