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基于度量学习的少样本图像分类研究

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基于度量学习的少样本图像分类研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-24页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-20页
        1.2.1 基于数据增强的少样本学习第12-13页
        1.2.2 基于迁移学习的少样本学习第13-15页
        1.2.3 基于元学习的少样本学习第15-18页
        1.2.4 基于度量学习的少样本学习第18-20页
        1.2.5 少样本学习研究现状总结第20页
    1.3 主要研究内容第20-22页
    1.4 论文组织结构第22-24页
2 基于度量学习的少样本图像分类研究第24-40页
    2.1 少样本学习定义第24页
    2.2 度量方法概述第24-29页
        2.2.1 距离度量第24-27页
        2.2.2 相似度度量第27-29页
    2.3 基于度量学习的少样本图像分类方法概述第29-32页
    2.4 卷积神经网络简介第32-38页
        2.4.1 卷积神经网络的核心结构第32-34页
        2.4.2 卷积神经网络的激活函数第34-35页
        2.4.3 卷积神经网络的学习过程第35-37页
        2.4.4 卷积神经网络参数初始化与优化第37-38页
    2.5 本章小结第38-40页
3 基于曼哈顿距离的少样本图像分类研究第40-62页
    3.1 Bregman散度第40-41页
    3.2 MPro-Net模型结构介绍第41-44页
        3.2.1 网络结构第41-42页
        3.2.2 嵌入模块第42-43页
        3.2.3 优化模块第43-44页
    3.3 基于曼哈顿距离少样本图像分类算法第44-47页
        3.3.1 MPro-Net模型的度量学习第44页
        3.3.2 MPro-Net模型的损失函数第44-46页
        3.3.3 MPro-Net模型的整体流程第46-47页
        3.3.4 MPro-Net模型的训练步骤第47页
    3.4 少数民族手写字符数据集的创建第47-50页
    3.5 实验结果与性能分析第50-57页
        3.5.1 实验环境搭建与设置第50-51页
        3.5.2 Omniglot数据集实验结果第51-52页
        3.5.3 少数民族手写字符数据集实验结果第52页
        3.5.4 模型收敛性能分析第52-54页
        3.5.5 模型准确率分析第54-57页
    3.6 分类任务变化对少样本图像分类结果的影响第57-60页
        3.6.1 Different-way,K-shot分类任务中少样本图像分类第57-59页
        3.6.2 N-way,Different-shot分类任务中少样本图像分类第59-60页
    3.7 本章小结第60-62页
4 基于改进MPro-Net模型的少样本图像分类研究第62-88页
    4.1 经典卷积神经网络结构介绍第62-67页
        4.1.1 AlexNet网络结构第62-63页
        4.1.2 VGG网络结构第63-65页
        4.1.3 ResNet网络结构第65-67页
    4.2 改进MPro-Net的模型结构第67-75页
        4.2.1 基于FCM图像预处理模块第68-70页
        4.2.2 嵌入模块改进第70-73页
        4.2.3 混合损失函数第73-75页
    4.3 实验结果与性能分析第75-83页
        4.3.1 MiniImageNet数据集实验结果第75-76页
        4.3.2 模型准确率分析第76-79页
        4.3.3 模型收敛性能分析第79页
        4.3.4 模型各模块性能分析第79-83页
    4.4 数据集的复杂度和度量方法对少样本图像分类的影响第83-86页
        4.4.1 不同复杂度数据集对少样本图像分类的影响第83-84页
        4.4.2 度量方法对少样本图像分类的影响第84-86页
    4.5 本章小结第86-88页
5 结论与展望第88-91页
    5.1 结论第88-89页
    5.2 展望第89-91页
参考文献第91-99页
致谢第99-100页
攻读学位期间取得的科研成果清单第100页

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