[发明专利]一种基于对比学习的大规模图像在线聚类系统及方法在审
| 申请号： | 202011544811.X | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112668627A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 彭玺;李云帆;杨谋星 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 610065 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对比学习的大规模图像在线聚类系统及方法，其系统包括：增广子系统、特征提取子系统、实例级别对比头子系统和类别级别对比头子系统；其方法包括：S1、对原始图像样本集进行增广操作，得到两组增广图像集；S2、构建总损失函数，将两组增广图像集作为训练集，采用梯度下降优化方法对大规模在线聚类系统进行训练；S3、采用训练完成的大规模在线聚类系统对待处理的图像样本集进行聚类处理，将类别级别对比头子系统输出的最大概率对应的类别，作为每一张图像样本的聚类结果；本发明解决了现有方法无法实现大规模在线聚类，以及特征提取和数据聚类这两个阶段联系不紧密，容易出现误差累计的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 大规模 图像 在线 系统 方法 | ||
【主权项】：
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