[发明专利]基于类一致性结构化学习的跨域图像分类方法和相关装置有效
| 申请号： | 202111530728.1 | 申请日： | 2021-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN113920382B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 陆玉武;罗幸萍;林德伟 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 梁立耀 |
| 地址： | 518060 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种基于类一致性结构化学习的跨域图像分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：基于使用源域数据训练的第一图像分类器，获得目标域样本的初始化伪标签，并基于初始化伪标签和源域的标签，获得初始化的投影矩阵、图矩阵、类别权重矩阵、源域的拉普拉斯矩阵及目标域的拉普拉斯矩阵，再使用初始化得到的矩阵对投影矩阵进行更新，并使用更新后的投影矩阵进行投影学习，以对初始化伪标签进行更新，最后在循环次数达到预设次数时，将更新后的伪标签作为目标域样本图像的最终分类结果。可见，通过学习同类别中源域到目标域的拉普拉斯矩阵，提高类内样本的一致性和连续性，以提高模型对目标域样本的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 一致性 结构 化学 图像 分类 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
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