【摘 要】
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食品识别在食品健康和智能家居等领域获得了广泛关注。目前大部分的食品识别工作是基于大规模标记样本的深度神经网络,这些工作无法有效地识别只有少量样本的类别,因此小样本
【机 构】
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山东科技大学数学与系统科学学院,中国科学院计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61532018,61602437);教育部人文社会科学研究项目(18YJAZH017);山东省自然科学基金(ZR2017MF027);山东科技大学领军人才与优秀科研团队计划资助项目(2015TDJH102)~~
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食品识别在食品健康和智能家居等领域获得了广泛关注。目前大部分的食品识别工作是基于大规模标记样本的深度神经网络,这些工作无法有效地识别只有少量样本的类别,因此小样本食品识别是一个亟待解决的问题。目前基于度量学习的小样本识别方法着重于探究样本之间的相似度信息,忽略了类内与类间更加细粒度的区分。学习类内与类间区分信息的主流方法是基于线性度量函数的三元卷积神经网络,然而对于食品图像而言,线性度量函数的鉴别能力不足。为此,引入可学习的关系网络作为三元卷积神经网络的非线性度量函数,进一步提出了一种基于非线性度量的三元
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