[发明专利]基于对比学习的自监督图像分类方法有效
| 申请号： | 202011134658.3 | 申请日： | 2020-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN112381116B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 林志贤;彭祎祺;周雄图;张永爱;林珊玲 | 申请（专利权）人： | 福州大学;闽都创新实验室 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对比学习的自监督图像分类方法，包括以下步骤:步骤S1:获取无标签数据，并进行随机增强生成不同视图；步骤S2:对视图进行特征提取，无监督对比计算损失,得到无监督分类模型C1；步骤S3:对无标签数据中部分进行人工标注，作为训练验证集；步骤S4:将C1作为预训练模型，根据训练验证集进行微调；步骤S5:提取训练验证集的特征，有监督对比计算损失,得到C2；步骤S6:根据C2对无标签数据预测标签，并筛选置信度高于预设值的数据作为训练样本；步骤S7:基于训练样本，将C2作为预训练模型，选取小网络进行训练微调，将验证输出准确率最高的作为最佳分类模型C3。本发明能够有效利用无标签数据训练泛化的图像分类模型，解决多类图像分类问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对比 学习 监督 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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