图像分类方法及装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开提供了一种图像分类方法及装置、存储介质及电子设备，涉及计算机技术领域。该方法包括获取目标图像和模糊池化原型网络以及每个图像类别的原型表示；基于模糊池化原型网络对目标图像进行特征提取得到目标图像的嵌入表示；以及根据目标图像的嵌入表示和每个图像类别的原型表示得到目标图像的类别。该方法可以缓解原始最大池化过程中的信息混叠现象，使用模糊池化后能在网络的稳定性上达到更好的效果，从而提高了分类结果的一致性，进而提高了分类的准确性，相比于传统图像分类方法的分类精度更高。进一步地，通过模糊池化可以对图像的高频噪声信息产生滤波的作用，使得本网络能够尽可能的提取到目标图像的泛化信息，增加了模型的泛化能力。加了模型的泛化能力。加了模型的泛化能力。

【技术实现步骤摘要】
图像分类方法及装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种图像分类方法及装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]在船舶、航空航天、工业制造等领域中,需要对图像进行严格的分类检测,因为一些关键图像中的信息会造成一些工业环节的可靠性降低,对系统安全性带来巨大的隐患。在常规的依赖人工经验的图像检测分类中,存在检测稳定性、一致性差以及检测准确性低的问题。因此，需要一种可靠的检测技术对图像进行准确的检测分类。
[0003]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0004]本公开的目的在于提供一种图像分类方法及装置、存储介质及电子设备，至少在一定程度上克服由于相关技术中图像分类检测方法的准确性和一致性差的问题。
[0005]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0006]根据本公开的一个方面，提供一种图像分类方法，包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：获取目标图像和模糊池化原型网络以及每个图像类别的原型表示；基于所述模糊池化原型网络对所述目标图像进行特征提取得到所述目标图像的嵌入表示；以及根据所述目标图像的嵌入表示和所述每个图像类别的原型表示得到所述目标图像的类别。2.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，在获取目标图像和模糊池化原型网络以及每个图像类别的原型表示之前，所述方法还包括：获取图像集；根据所述图像集中的每个图像类别的特征，从所述图像集中生成小样本训练集；以及对所述小样本训练集进行嵌入学习得到模糊池化原型网络。3.根据权利要求2所述的图像分类方法，其特征在于，对所述小样本训练集进行嵌入学习得到模糊池化原型网络，包括：基于特征提取器构建模糊池化原型网络，其中所述模糊池化原型网络包括模糊池化层；将所述小样本训练集输入至所述模糊池化原型网络进行阶段式嵌入学习得到所述每个图像类别的原型表示。4.根据权利要求3所述的图像分类方法，根据所述嵌入表示和所述每个图像类别的原型表示得到所述目标图像的类别包括：根据所述图像集获取距离函数；根据所述距离函数计算所述目标图像的嵌入表示和所述每个图像类别的原型表示之间的距离；通过归一化函数，基于所述目标图像的嵌入表示和所述每个图像类别的原型表示之间的距离得到所述目标图像的类别。5.根据权利要求4所述的图像分类方法，其特征在于，将所述小样本训练集输入至所述模糊池化原型网络进行阶段式嵌入学习得到所述每个图像类别的原型表示包括：从所述小样本训练集中随机确定支撑集和查询集；使用所述模糊池化原型网络对所述支撑集和查询集进行嵌入学习；根据损...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪镜秋，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：