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【日期】：2024-09-12 【关键词】：3D点云分类;小样本学习;原型校正;特征增强;高斯分布 【摘要】：针对基于度量的小样本学习方法原型网络中因支撑样本较少，出现的类原型容易发生偏差、网络泛化性差等问题，提出一种基于高斯分布的原型校正方法。首先根据原型网络得到类原型，通过类原型对查询样本进行近邻匹配，得到查询样本的伪标签；然后得到伪标签样本特征的高斯分布信息，即均值和方差；最后从这些分布中进行采样，生成足够丰富的样本去扩展支撑集，进而获得更准确的类原型，改善分类性能。同时对于现有...
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