[发明专利]分类模型训练方法、分类方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202211730943.0 | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN116152551A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 袁瑾;肖嵘;王孝宇 | 申请（专利权）人： | 深圳云天励飞技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/74;G06V40/16;G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳众鼎汇成知识产权代理有限公司 44566 | 代理人： | 杨雪琴 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗区园山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种分类模型训练方法、分类方法、装置、设备及介质。通过使用对比学习机制对初始分类模型进行训练，将对应的无标注信息的样本图像对应的损失与带有标注信息的样本图像对应的损失都考虑在内，实现了使用少量带有标注信息的样本图像对初始分类模型进行训练的目的，从而在数据标签较少的情况下，提高分类模型的训练精度，使用训练好的分类模型，从而得到分类精度较高的分类结果，本发明中，使用基于对比学习中损失与分类模型中的损失对分类模型进行训练，在分类模型中加入对比学习可以学习到样本图像之间内在的一致性信息，提高不同任务中对应图像特征之间的区别性，从而提高分类模型的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 模型 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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