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    基于多分辨率自蒸馏网络的小样本图像分类

    仇真  奚雪峰  崔志明  盛胜利  胡伏原  
    【摘要】:图像数据中存在着大量的空间冗余信息,传统的多分辨率网络在处理该问题的同时也带来了过高的计算成本。自蒸馏学习是深度网络中实现精度和计算成本之间动态权衡的有效方法,利用该方法可以使模型在不增加深度和宽度的基础上,有效地提高模型的精度。受此启发,我们提出了一种新的多分辨率自蒸馏网络(MRSDN)来解决小样本学习中输入样本的空间冗余问题。首先,将原始网络分出一个浅层子网络来识别图像的低分辨率表示,并且保持该原始网络识别高分辨率图像特征的能力。同时,在多分辨率网络中添加了一种改进的全局注意力机制,以减少信息损失和放大全局交互表示。然后,对分出来的浅层子网络使用自蒸馏学习的方法,将网络中更深层的知识压缩到浅层子网络中,以提升浅层网络的泛化能力。最终将低分辨率网络中的粗粒度特征重用并融合到高分辨率网络当中,从而提高了模型提取图像表征的能力。在两个标准的小样本图像分类数据集上验证了MRSDN的有效性,相比于当下主流的小样本图像分类方法,该方法在Mini-ImageNet数据集的5-way 1-shot与5-way 5-shot任务上分别提升2.04%和1.13%,在Tiered-ImageNet数据集上,也分别提升3.55%和2.78%。实验结果表明MRSDN可以有效地减少高分辨率图像输入时所涉及的空间冗余问题,显著地提高了小样本图像分类的准确率。
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