公开(公告)号：CN117152538A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311397429.4

申请日：2023-10-26

Applicant: 之江实验室

Inventor： 程乐超 ,  方超伟 ,  王倩

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/30 ,  G06T5/00 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于类原型清洗去噪的图像分类方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取图像样本并输入到图像分类模型生成伪类别标签，利用伪类别标签得到类原型；基于类原型将图像样本划分为干净图像样本与噪声图像样本，并利用干净图像样本对类原型进行更新；将噪声图像样本划分为分布内噪声图像样本和分布外噪声图像样本；利用干净图像样本、分布内噪声图像样本、以及图像样本对图像分类模型的参数进行更新，得到更新后的图像分类模型，将候选图像输入到更新后的图像分类模型，得到候选图像的类别结果。上述方案解决了噪声对含有噪声标签的图像分类任务精度低的问题。

公开(公告)号：CN117152538B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311397429.4

申请日：2023-10-26

Applicant: 之江实验室

Inventor： 程乐超 ,  方超伟 ,  王倩

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/30 ,  G06T5/70 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于类原型清洗去噪的图像分类方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取图像样本并输入到图像分类模型生成伪类别标签，利用伪类别标签得到类原型；基于类原型将图像样本划分为干净图像样本与噪声图像样本，并利用干净图像样本对类原型进行更新；将噪声图像样本划分为分布内噪声图像样本和分布外噪声图像样本；利用干净图像样本、分布内噪声图像样本、以及图像样本对图像分类模型的参数进行更新，得到更新后的图像分类模型，将候选图像输入到更新后的图像分类模型，得到候选图像的类别结果。上述方案解决了噪声对含有噪声标签的图像分类任务精度低的问题。