图像分类方法

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浮游植物类别不均衡图像分类方法对比研究
《生态学报》2025年第7期3534-3543,共10页梁天泓 殷高方 邵新童 赵南京 张小玲 贾仁庆 徐敏 张子豪 胡翔 黄朋 董鸣 陈晓伟 
安徽省科技重大专项(202203a07020002);合肥综合性科学中心环境研究院科研团队建设项目(HYKYTD2024004);安徽省生态环境科研项目(2023hb0011);中国科学院合肥物质科学研究院院长基金(YZJJ2024QN01)。
自然水体中浮游植物物种丰富且类别分布不均,采集的显微图像中优势类别样本远多于劣势类别样本,导致深度学习方法在劣势类别上的分类准确率低。针对浮游植物类别不平衡引起的深度学习模型分类误差问题,分析了宏观领域类别不平衡问题的...
关键词：浮游植物 显微 深度学习 类别不均衡 图像分类 
基于变分量子深度神经网络的图像分类方法
《中国科学:物理学、力学、天文学》2025年第3期185-198,共14页徐坊灵 张雪松 
变分量子算法是在NISQ时代实现量子优势最具潜力的方法之一,它的高维希尔伯特空间有助于捕捉图像数据中更复杂的模式和特征.然而,变分量子线路复杂的参数空间容易出现梯度消失问题和局部最小值问题,在处理更复杂的图像问题时面临训练性...
关键词：变分量子算法 量子神经网络 图像分类 
基于视觉属性的多模态可解释图像分类方法
《自动化学报》2025年第2期445-456,共12页王辉 黄宇廷 夏玉婷 范自柱 罗国亮 杨辉 
国家自然科学基金(61991401,U2034211,61991404);江西省自然科学基金(20224BAB212014,20232ABC03A04);CAD&CG国家重点实验室开放课题(A2334)资助。
基于深度神经网络(Deep neutral networks,DNN)的分类方法因缺乏可解释性,导致在金融、医疗、法律等关键领域难以获得完全信任,极大限制了其应用.现有多数研究主要关注单模态数据的可解释性,多模态数据的可解释性方面仍存在挑战.为解决...
关键词：可解释性 视觉属性 多模态融合 决策树 图像分类 
基于对比学习的小样本图像分类方法
《计算机应用》2025年第2期383-391,共9页严雪文 黄章进 
安徽省科技重大专项(202203a05020016)。
基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而在实际场景中通常难以获取足够大规模的高质量标注样本。针对小样本场景下分类模型泛化能力不足的问题,提出一种基于对比学习的小样本图像分类方法。首先,在训练中增加全局对比学...
关键词：小样本学习 图像分类 对比学习 数据增强 显著性检测 
基于多模态和度量学习的小样本图像分类方法被引量：1
《东华大学学报（自然科学版）》2024年第6期146-150,共5页岳之一 钱素琴 
在小样本图像分类中,由于样本数量有限,神经网络难以进行充分训练,同时仅使用单一的判别方法容易产生相似性偏差,分类准确率较低。针对上述问题,提出一种多模态和度量学习相结合的小样本图像分类模型。使用卷积神经网络提取查询集和支...
关键词：小样本学习 图像分类 度量学习 多模态 
基于跨模态特权信息增强的图像分类方法
《软件学报》2024年第12期5636-5652,共17页李象贤 郑裕泽 马浩凯 齐壮 闫晓硕 孟祥旭 孟雷 
山东省优秀青年科学基金(海外)计划(2022HWYQ-048);济南市科技局“新高校20条”资助项目引进创新团队计划(2021GXRC073);国家重点研发计划(2021YFC3300203)。
图像分类算法的性能受限于视觉信息的多样性和背景噪声的影响,现有研究通常采用跨模态约束或异构特征对齐算法学习可判别力强的视觉表征.然而,模态异构带来的特征分布差异等问题限制了视觉表征的有效学习.针对该问题,提出一种基于跨模...
关键词：图像分类 跨模态学习 特权信息 特征对齐 图卷积网络 
迁移学习与对抗生成网络结合的图像分类方法
《信息技术与信息化》2024年第11期31-34,共4页孙勇 
在深度图像分类任务中,传统方法依赖于预训练的卷积神经网络(CNN)进行特征提取并结合标准分类损失函数进行训练。然而,数据集样本不足和特征表示不足会影响模型的分类性能。为解决这一问题,一种结合迁移学习和对抗生成网络(GAN)的创新...
关键词：图像分类 迁移学习 对抗生成网络 卷积神经网络 特征提取 
基于融合卷积Vision Transformer的轻量化图像分类方法
《现代计算机》2024年第22期1-7,共7页林海淋 陈国明 汤佩豫 杨惠娟 曾艳婷 
广东省普通高校重点领域专项(2023ZDZX4040);广东第二师范学院高等教育教学改革项目(2024jxgg54)。
在执行图像分类任务时,为了在确保模型具备全面的全局表征能力的同时,进一步增强其对局部特征的识别能力,提出一种融合卷积Vision Transformer(ViT)的图像分类方法,在ViT模型嵌入模块中融入卷积层。该方法在以复杂背景苹果叶部病理图像...
关键词：图像分类 Vision Transformer 卷积 模型轻量化 
带噪声标签细粒度图像分类方法研究综述
《火箭军工程大学学报》2024年第5期96-108,共13页王浩 姚俊萍 李晓军 阙小翔 
国家社科基金(2023-SKJJ-B-063)。
要:开展带噪声标签细粒度图像分类方法综述,在细粒度图像分类问题定义及方法类型梳理的基础上,对噪声标签问题进行描述,总结了标签噪声的来源,从影响因素依赖关系和实例依赖关系两个角度对标签噪声进行分类,分析了标签噪声对细粒度图像...
关键词：细粒度图像分类 噪声标签 深度学习 噪声鲁棒 
基于图表征知识蒸馏的图像分类方法
《电子学报》2024年第10期3435-3447,共13页杨传广 陈路明 赵二虎 安竹林 徐勇军 
国家自然科学基金(No.62072434);北京市自然科学基金(No.4212027)。
知识蒸馏的核心思想是利用1个作为教师网络的大型模型来指导1个作为学生网络的小型模型,提升学生网络在图像分类任务上的性能.现有知识蒸馏方法通常从单一的输入样本中提取类别概率或特征信息作为知识,并没有对样本间关系进行建模,造成...
关键词：知识蒸馏 图卷积神经网络 图像分类 元学习 表征学习 
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