公开(公告)号：CN119810568A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510067728.4

申请日：2025-01-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 孙艳丰 ,  吴佳璐 ,  王少帆 ,  尹宝才

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于多域分发复用网络的在线图像增量分类方法，基于多域分发复用网络的在线图像增量分类方法，以RGB图像数据为输入，对数据集进行增量划分；将划分好的图像数据送入多域分发复用图像分类网络，对建立的模型参数进行训练；之后增加新图像数据再次对整个模型进行训练，重复此步骤直至没有新数据可增加；最后对训练好的模型进行测试，输出在线图像增量分类结果。本发明能够有效地弥补传统图像增量分类方法的不足；同时，设计了频域分发复用模块，引入不同高低频组合的混杂因素，以获取不同通道的正交特征聚合信息突出因果相关特征。在每次迭代时隐式地将因果有偏特征转化为无偏特征，从而缓解训练和内存缓冲区数据之间的特征分布偏移。