[发明专利]基于对抗融合多源迁移学习的图像分类方法有效
| 申请号： | 202010521228.0 | 申请日： | 2020-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN111738315B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 方敏;徐筱;杜辉;胡心钰;李海翔;郭龙飞 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;黎汉华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗融合多源迁移学习的图像分类方法，主要解决现有技术图像分类准确率低的问题。其实现方案是：1)建立特征提取网络，从原始图像文件中提取图像特征；2)将图像特征输入特定的域判别器及分类器，计算得到域判别损失及目标域数据的伪标记、源域数据的分类损失；3)利用目标域样本伪标记与源域样本标记，计算得到源域与目标域中所有类别的MMD距离之和；4)利用域判别损失、分类损失及MMD距离之和对特征提取网络、域判别器及分类器进行训练；5)将待测样本依次输入到训练后的特征提取网络、域判别器及分类器，输出待测样本的类别标记。本发明能有效提高各类图像的分类准确率，可用于训练数据标记缺失下的图像分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 融合 迁移 学习 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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