[发明专利]一种基于不平衡建模的类别增量图像分类方法在审
| 申请号： | 202310349182.2 | 申请日： | 2023-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN116229186A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 张利军;张振耀 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/084;G06N3/096 |
| 代理公司： | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于不平衡建模的类别增量图像分类方法，适用于类别持续增加、分布剧烈变化等不利影响下的图像分类任务。首先，利用一个容量受限的样本池保留旧类别的分布，并根据每个类别的先验概率估计去矫正模型的分类损失，以得到更加平衡的分类边界。然后保存一个旧模型镜像，通过输出的分类模型维持更新旧模型镜像，并利用知识蒸馏技术来缓解灾难性遗忘现象。最后，动态地调整模型训练的正则化因子，以适应数据类别的持续扩增。本发明能够自适应地矫准特征提取器的参数以应对不平衡训练数据，并通过知识蒸馏技术使其提升延续到后续任务，解决了在上述不利情况下图像分类精度剧烈下降、分类精度有新类别偏置的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 不平衡 建模 类别 增量 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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