[发明专利]基于类别级软目标监督的细粒度图像分类模型训练方法在审
| 申请号： | 202310352190.2 | 申请日： | 2023-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN116563602A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 梅建萍;褚鑫凯 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/74;G06V10/40;G06N3/098 |
| 代理公司： | 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230 | 代理人： | 余华康 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于类别级软目标监督的细粒度图像分类模型训练方法，以有标签的数据预训练一目标模型；以目标模型的参数初始化EMA模型，根据EMA模型中全连接层的参数计算一相似度矩阵，基于相似度矩阵获得类别级软标签，与图像进行关联；输入图像，基于目标模型和EMA模型构建模型训练的总损失更新目标模型；以新的目标模型更新EMA模型，并用新EMA模型计算出新的类别级软标签；重复并最小化总损失，实现细粒度图像分类模型的训练。本发明能在面对细粒度图像分类的问题上取得良好的效果，既保留了类别之间的关系，也不需要额外的空间储存预训练模型，不需要复杂的聚类过程，也不需要额外的预训练模型来获取软标签；准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 类别 目标 监督 细粒度 图像 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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