基本信息:
- 专利标题： 一种面向缺少训练样本场景的食物视觉识别方法
- 申请号：CN202410317885.1 申请日：2024-03-20
- 公开(公告)号：CN118135557A 公开(公告)日：2024-06-04
- 发明人： 李由 , 黄晟 , 张译 , 贺曦 , 段然 , 李珩 , 王海林 , 刘倍言 , 石华展 , 王小寒 , 冉志川
- 申请人： 重庆大学 , 重庆市沙坪坝区人民医院
- 申请人地址： 重庆市沙坪坝区沙正街174号
- 专利权人： 重庆大学,重庆市沙坪坝区人民医院
- 当前专利权人： 重庆大学,重庆市沙坪坝区人民医院
- 当前专利权人地址： 重庆市沙坪坝区沙正街174号
- 代理机构： 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 王海凤
- 主分类号： G06V20/68
- IPC分类号： G06V20/68 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/09
摘要：
本发明涉及一种面向缺少训练样本场景的食物视觉识别方法，该方法使用对抗擦除策略自动发现图像中的成分并学习更全面的表示。该方法包括两个分类器，分别挖掘目标的不同区域。首先，使用一个分类器识别和擦除中间特征图上的局部判别区域。然后，将已擦除的特征输入到另一个分类器中，以发现有关目标的互补信息。此外，使用软标签而非成分标签来监督第二个分类器，从而减少由于样本中不可见的成分而引起的模型偏差。在两个基准数据集上进行了实验证明，包括Food‑101和VIREO Food‑172，并展示了RER相对于最先进的FSFR方法的更好性能。