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公开(公告)号:CN119091205A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411151635.1
申请日:2024-08-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于对比样本生成学习的多标签图像分类方法,与现有技术相比,具备以下有益效果:(1)本发明利用对比学习约束不同类目标语义特征之间的距离,即通过对比学习约束各类目标语义特征彼此之间保持鉴别性,从而改善了现有多标签图像分类方法容易过拟合的问题,以提高图像标签分类精度;(2)此外,针对于对比学习要求大量对比样本的问题,本发明利用高斯混合模型生成目标语义特征的对比样本,能够解决对比学习中对比样本数量不足、质量低下的问题,从而提高了对比学习的效率、有效性,以最终提高模型分类能力。