基于多尺度特征和元学习的图像识别算法研究
来源：计算机应用与软件杂志2024年第8期北京时间：
作者：黄勇杰, 高乐, 杨田
摘要：在计算机视觉与图像识别技术中，随着输入分辨率的变化，卷积神经网络方法的识别效果也不同。多尺度特征学习可以将图像的精度和细节结合在一起，结合图像的多个尺度信息进行分析。元学习让计算机模拟人的大脑，学习如何去学习，可以更高效灵活地实现图像分类。因此，结合多尺度特征和元学习进行图像识别算法研究具有较高的研究价值。通过膨胀卷积产生了不同分辨率的输入图像；使用元学习产生不同输入分辨率下神经网络的卷积权重；对于不同输入分辨率的模型使用知识蒸馏。
关键词：图像识别, 多尺度特征学习, 元学习, 知识蒸馏, 人工智能
