公开(公告)号：CN117788945A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410006526.4

申请日：2024-01-03

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 李昱洁 ,  杨新 ,  王向坤 ,  来冠男 ,  孟丹 ,  王浩

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明涉及图像识别领域，其公开了一种可持续学习的图像分类模型训练方法及图像分类方法，解决传统模型，在出现新的类别或分布发生改变时，需要重新训练整个模型的问题，以及不具备检测未知图像的问题。该训练方法，基于新增类别进行增量训练，包括：S1、构建当前任务的训练集、知识提示池和模型；S2、计算获得样本的嵌入表示，并从知识提示池中匹配出提示知识，拼接样本的嵌入表示和提示知识，获得样本的提示增强嵌入表示；S3、编码获得样本的提示增强表征向量，并基于其进行分类，获得分类结果；S4、计算损失并更新参数；S5、计算类别检测阈值并存储，并将知识提示池入库。本发明尤其适用于需要实时、在线处理的流式数据场景。