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申请/专利权人：电子科技大学(深圳)高等研究院
摘要：本申请公开了一种跨域小样本的识别模型的训练方法、识别方法及设备，训练方法包括：获取任意源域图像的振幅特征和任意目标域图像的振幅特征，将源域图像的振幅特征替换为目标域图像的振幅特征，获得类目标域图像；将多张源域图像、多张目标域图像和多张类目标域图像作为训练集；利用训练集对识别模型进行训练，其中在利用源域图像和类目标域图像进行训练的过程中，将源域图像的注意力矩阵和类目标域图像的注意力矩阵替换为目标域图像的注意力矩阵，以对源域图像和类目标域图像的特征矩阵进行重建。本申请能够实现目标域的信息感知，从而能够增强源域图像的表达能力，能更好丰富样本特征。
主权项：1.一种跨域小样本的识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取任意源域图像的振幅特征和任意目标域图像的振幅特征，将所述源域图像的振幅特征替换为所述目标域图像的振幅特征，获得类目标域图像；将多张所述源域图像、多张所述目标域图像和多张所述类目标域图像作为训练集；利用所述训练集对识别模型进行训练，其中在利用所述源域图像和所述类目标域图像进行训练的过程中，将所述源域图像的注意力矩阵和所述类目标域图像的注意力矩阵替换为所述目标域图像的注意力矩阵，以对所述源域图像和所述类目标域图像的特征矩阵进行重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学(深圳)高等研究院 跨域小样本的识别模型的训练方法、识别方法及设备
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