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Multiple attention relation network for few-shot learning
DOI:10.1016/j.asoc.2025.113477.png)
摘要
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• 将空间注意力和通道注意力引入基于关系网络的残差模块中,以融合局部和全局空间信息,以及通道内和通道间信息。
• 结合自注意力与交叉注意力机制,提取用于分类的显著和判别特征,从而增强模型的可比性。
• 采用ASPP获取跨不同感受野尺寸的多尺度特征。
• 在mini-ImageNet和CUB-200上的实验表明,所提出的方法达到了当前最优性能。
期刊
IF:
6.6
论文数:
1.4W
被引数:
4.8W
机构
暂无机构信息
引用论文
Dual Attention Relation Network With Fine-Tuning for Few-Shot EEG Motor Imagery Classification具有微调功能的双注意关系网络,用于少拍EEG运动图像分类

