[发明专利]多标签图像分类方法及其模型的训练方法、装置

摘要

本发明公开了一种多标签图像分类方法及其模型的训练方法、装置。该模型训练方法包括：获取训练样本；获取标签集的语义特征；将样本图像和语义特征输入多标签图像分类模型，从样本图像中获取视觉特征，基于对比学习网络得到样本图像和标签集的相关度，基于全连接网络得到样本图像映射到分类标签的预测结果；构建相关度矩阵和单位矩阵；基于相关度矩阵、单位矩阵、预测结果和对应的分类标签计算目标损失，调整多标签图像分类模型的参数，直至满足收敛条件。本发明将标签中的语义信息利用起来，除了训练图像信息对应标签的预测结果，还学习图像信息与语义信息的相关性，得到一个高准确度的多标签图像分类模型，提高了多标签图像分类的准确性。