[发明专利]一种结合对比学习的少样本图像识别方法在审
| 申请号： | 202111365133.5 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN114022754A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 王青;张小雨;叶广智;吴贺丰 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 禹小明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合对比学习的少样本图像识别方法，涉及机器学习技术领域，用的技术方案如下：一种结合对比学习的少样本图像识别方法，包括以下步骤：S1.给定标注的数据集和未标注的数据集，将所述标注的数据集按类别划分为基础类数据集和少样本类数据集；S2.通过所述的未标注的数据集和基础类数据集训练MOCO模型，得到受预训练的MOCO模型；S3.通过对比学习框架对所述受预训练的MOCO模型进行进一步微调训练；S4.通过所述MOCO模型对所述的少样本类数据集中的目标进行分类识别，解决了现有技术对少样本数据识别效果差，预处理工作成本过高等问题，提出提供了一种结合对比学习的少样本图像识别方法，其具有简单实用，精度高，成本低的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 对比 学习 样本 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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