[发明专利]一种自我标签学习的深度聚类图像识别系统及方法在审
| 申请号： | 202110711320.8 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113469236A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 陈超;陆虎 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/40;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种自我标签学习的深度聚类图像识别系统及方法，属于计算机视觉、图像聚类及人工智能技术领域，包括以下模块：预训练深度卷积自动编码器模块、样本特征聚类模块、样本再选择与重训练模块。与现有技术相比，本发明针对图像数据设计了的一种自我标签学习的深度聚类图像识别方法，通过卷积自动编码器提取样本的深度特征，并通过嵌入的聚类层为每个样本分配聚类后的伪标签，然后筛选出伪标签中置信度较高的样本，传入卷积神经网络进行再训练，进而得到一个更好的聚类模型。该方法可以有效的提高样本聚类后伪标签信息的利用率，提高图像聚类算法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自我 标签 学习 深度 图像 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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