(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210764140.0 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 南京理工大 学 地址 210094 江苏省南京市孝陵卫20 0号 (72)发明人 魏秀参　徐书林　 (74)专利代理 机构 南京理工大 学专利中心 32203 专利代理师 陈鹏 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于部件级滤波器族的少样本细粒度图像 识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于部件级滤波器族的 少样本细粒度图像识别方法， 包括： 基于卷积神 经网络提取样本的特征图， 基于全局最大池化和 全局平均池化生成全局汇合特征； 将全局汇合特 征传入元生成器得到部件级滤波器族， 并在滤波 器族中添加优化目标； 将部件级滤波器族与全局 汇合特征进行分素乘积得到不同的部件级增强 特征并将其拼接得到最终的嵌入 特征， 基于原型 表示和最近邻方法进行类别预测和模 型训练。 本 发明通过部件级滤波器族生 成器， 生成对应于细 粒度图像关键部位的部件级滤波器族， 并通过让 滤波器之间尽可能正交的优化目标使生成的滤 波器族能够对应于不同的关键部位， 通过与全局 汇合特征进行分素乘积获得有利于细粒度图像 识别的部件 级增强表示。 权利要求书2页 说明书3页 附图1页 CN 115170823 A 2022.10.11 CN 115170823 A 1.一种基于部件级滤波器族的少样本细粒度图像识别方法， 其特征在于， 包括以下步 骤： 步骤1， 基于卷积神经网络提取样本的特征图， 基于全局最大池化和全局 平均池化生成 全局汇合特 征； 步骤2， 将全局汇合特征传入元生成器得到部件级滤波器族， 并在滤波器族中添加优化 目标以去除部件级滤波器之间的冗余信息； 步骤3， 将部件级滤波器族与全局汇合特征进行分素乘积得到不同的部件级增强特征 并将其拼接得到最终的嵌入特 征， 基于原型表示和最近邻方法进行类别预测 和模型训练。 2.根据权利要求1所述的基于部件级滤波器族的不平衡数据采样方法， 其特征在于， 步 骤1中， 对于 输入的样本Ii， 经过卷积神经网络fcnn(·)得到一个三维的张量特 征 Ai＝fcnn(Ii)∈RH×W×C 其中H、 W与C分别代表Ai的特征长度、 特征宽度与通道 数； 对Ai分别使用全局最大池化和 全局平均池化， 得到两个全局表示向量 和 并 拼接获得全局汇合特 征 其中GAP(·)是全局平均池化， GMP( ·)是全局最大池化。 3.根据权利要求2所述的基于部件级滤波器族的不平衡数据采样方法， 其特征在于， 步 骤2中， 将步骤1得到的全局汇合特 征传入部件级滤波器族生成器， 得到滤波器族 其中Φ(·)是滤波器族生成器， n为生成 的滤波器的数量， aij∈R2C； 对这些滤波器之间 增加优化目标去除冗余信息： 其中I为单位矩阵， 为F范数的平方， ai∈R2C×n为滤波器族构成的矩阵。 4.根据权利要求3所述的基于部件级滤波器族的不平衡数据采样方法， 其特征在于， 步 骤3中， 将部件级滤波器族与全局汇合特征进行分素乘积得到不同的部件级增强特征并将 其拼接得到最终的嵌入特 征， 基于原型表示和最近邻方法进行类别预测 和模型训练； 将步骤1得到的全局汇合特征和步骤2得到的部件级滤波器族中的每个滤波器进行分 素乘积得到对应的部件增强表示： 其中 操作符表示分素乘积； 将所有增强表示 拼接得到样本的最终嵌入表示： ui＝[ui1；…； uin]∈R2nC 对于所有带 标签的支持样本， 首 先计算出其嵌入特 征， 然后计算所有类别的类别原型： 其中Ωk＝{i|yi＝k}表示属于类k的所有示例的索引集， |Ωk|表示索引集的大小； 对于任意一个查询样本I ′， 通过本发明的模型得到其特征嵌入u ′， 通过计算u ′与所有 原型的距离的softmax得到其类别y ′的预测分布：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115170823 A 2其中d(·)为距离函数； 模型的分类损失由交叉熵损失Cros sEntropy(·)得到： 其中p(y′|u′)为查询样本I ′的预测分布， 是样本I′的真实标签； 模型的最终损失为： 其中λ为部件级滤波器族生成模块优化目标的权 重超参数。 5.根据权利要求4所述的基于部件级滤波器族的不平衡数据采样方法， 其特征在于， 使 用欧氏距离的平方作为距离函数。 6.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求 1‑5中任一所述的方法的 步骤。 7.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现权利要求1 ‑5中任一所述的方法的步骤。 8.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理器执行时 实现权利要求1 ‑5中任一所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115170823 A 3