[发明专利]一种基于密集语义对比的自监督视觉模型预训练方法

摘要

本发明公开了一种基于密集语义对比的自监督视觉模型预训练方法，其步骤包括：1)对于样本图像xi，利用数据增强方法a、b分别对样本图像xi增强后进行特征提取和映射，得到样本图像xi中每一个像素点pi的特征，即像素级特征以及实例级特征2)基于和进行对比学习，得到实例判别损失Lins；基于和进行对比学习，得到像素判别损失Lpix；3)根据像素点pi对应的正样本集计算邻居判别损失Lnei；4)对像素级特征集合va、vb分别执行聚类，分别获得K个聚类集群；然后对每个集群进行对比学习，计算聚类对比损失LKM；5)根据损失函数L＝Lins+Lpix+Lsem对自监督视觉模型进行端到端的训练。