深度掩膜布朗距离协方差小样本分类方法
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摘 要：针对小样本学习中，布朗距离协方差通过改善特征嵌入提升分类精度，但未聚焦分类中样本相关性特征的问题，提出了深度掩膜布朗距离协方差方法。该方法通过每对查询集与支持集之间的高维语意关系，生成查询引导掩膜，并将掩膜后的布朗距离协方差矩阵用作图像特征表示。分别在5way-1shot和5way-5shot情形下，对CUB-200-211、Mini-ImageNet及Tiered-ImageNet数据集进行评估验证，实验表明，深度掩膜布朗距离协方差方法取得了更优的分类精度。（剩余16945字）
