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公开(公告)号：CN117765331A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311811273.X
申请日：2023-12-27
Applicant: 天津大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模预训练模型的图像分类系统及方法，同时将图像输入第一分支的图像预训练模型和第二分支辅助预训练模型进行特征提取；在辅助预训练模型的输出部分连接预测器，对所述预测器基于多分支训练策略和样本特征的初始化策略进行少样本训练；基于样本不确定度κ进行第一分支的预训练图像特征以及初始图像分类结果与第二分支的辅助预训练模型和预测器的经少样本训练的辅助图像分类结果logit融合；利用Softmax层对融合结果进行处理得到最终的图像分类结果。与现有技术相比，本发明利用预训练大模型实现了高效、准确的图像识别任务解决方案。
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