[发明专利]基于自训练的小样本图像集成分类方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于自训练的小样本图像集成分类方法及装置，通过迁移基类数据的卷积特征提取，使用查询样本进行基分类器的自训练，不断地将伪标签集加到支持集扩充支持集，并运用到下一次基分类器自训练中，提高了基分类器自训练结果的可靠性。自训练过程中产生的基分类器，不断通过模型平均得到集成分类器，经过多次迭代自训练和分类器集成过程，得到最终的集成分类器，通过构建损失函数，使得基分类器在查询样本上有确定的、不同的预测，实现了基分类器的不同，解决现有小样本分类方法中，基于特征迁移和查询样本自训练的小样本图像集成分类中基学习器的多样性问题，对于提升图像的分类效果非常显著，具有很高的使用价值。