首页|期刊导航|液晶与显示|基于储备池计算网络的小样本图像分类方法

基于储备池计算网络的小样本图像分类方法

王彬兰海俞辉郭杰龙魏宪

液晶与显示2023，Vol.38Issue(10)：1399-1408,10.

液晶与显示2023，Vol.38Issue(10)：1399-1408,10.DOI:10.37188/CJLCD.2022-0407

基于储备池计算网络的小样本图像分类方法

Reservoir computing based network for few-shot image classification

王彬 ¹兰海 ²俞辉 ³郭杰龙 ³魏宪³

作者信息

1. 福州大学先进制造学院,福建泉州 362200
2. 中国科学院福建物质结构研究所,福建福州 350002
3. 中国科学院福建物质结构研究所,福建福州 350002||中国福建光电信息科学与技术创新实验室(闽都创新实验室),福建福州 350108
折叠

摘要

关键词

小样本学习/储备池计算/注意力机制/特征增强/图像分类

Key words

few-shot learning/reservoir computing/attention mechanism/feature enhancement/image classification

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王彬,兰海,俞辉,郭杰龙,魏宪..基于储备池计算网络的小样本图像分类方法[J].液晶与显示,2023,38(10):1399-1408,10.

基金项目

中国福建光电信息科学技术创新实验室(闽都创新实验室)(No.2021ZZ120) （闽都创新实验室）

福建省科技项目计划(No.2021T3003) （No.2021T3003）

泉州市科技项目(No.2021C065L)Supported by Fujian Science&Technology Innovation Laboratory for Optoelectronic Information of China(Mindu Innovation Laboratory)(No.2021ZZ120) （No.2021C065L）

Fujian Science and Technology Plan Project(No.2021T3003) （No.2021T3003）

Quanzhou Science and Technology Plan Project(No.2021C065L) （No.2021C065L）

液晶与显示

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1007-2780

访问量0

下载量0

段落导航