一种小样本行为识别分类增量学习方法、装置及可读介质
基本信息
| 申请号 | CN202111534615.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114511920A | 公开（公告）日 | 2022-05-17 |
| 申请公布号 | CN114511920A | 申请公布日 | 2022-05-17 |
| 分类号 | G06V40/20（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 林建旋;王佳昊;方剑平;胡思林;李文雄;付一夫;闫航 | 申请（专利权）人 | 厦门智小金智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 361000福建省厦门市同安区西洲路3003号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种小样本行为识别分类增量学习方法、装置及可读介质，通过构建互相连接的第一网络模型和第一分类器以及第一特征提取网络和第一权重矩阵生成网络；获取第一行为数据集和第二行为数据集，通过第一行为数据集对第一网络模型和第一分类器进行训练，得到第二网络模型和第二分类器；将第二行为数据集输入第一特征提取网络，第一权重矩阵生成网络输出得到第一权重矩阵，基于第一权重矩阵得到第一增量网络模型，使用第二行为数据集训练第一特征提取网络、第一权重矩阵生成网络以及第二分类器，使用第二行为数据集训练第二网络模型和第三分类器，使用第三行为数据集重复训练第二增量网络模型，得到目标网络模型，能避免灾难性遗忘问题。 |
