基于ALDR注意力的少样本学习模型OA

在图像分类的实际应用场景中,受制于客观条件所以很难获取大规模的带标签数据集,针对缺少数据的场景,少样本学习得以广泛应用。然而现有少样本学习方法在图像处理时忽略了具有类别特点的局部细节对于分类的帮助,针对这一缺陷,对基于自适应局部细节增强(ALDR)注意力的少样本学习模型进行研究。实验证明,在ALDR注意力中通过对已学习数据提取的知识进行划分,利用不同种类的已学知识指导提取并增强新样例中具有类别特点的局部细节信息,在提升分类准确度上效果显著。