基于半监督关系度量网络的图像识别方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202111428246.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113869333A | 公开（公告）日 | 2021-12-31 |
| 申请公布号 | CN113869333A | 申请公布日 | 2021-12-31 |
| 分类号 | G06K9/46（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 房体品;王瑞丰;袭肖明;杨光远 | 申请（专利权）人 | 山东力聚机器人科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京中和立达知识产权代理有限公司 | 代理人 | 孟姣 |
| 地址 | 276808山东省日照市岚山区安东卫街道玉泉二路99号（岚山区科技孵化器电商创业园） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明是关于一种基于半监督关系度量网络的图像识别方法及装置，方法包括：对图像数据集中的所有有标签数据和无标签数据进行数据扩充，得到扩充后的图像数据集；将扩充后的图像数据集中的有标签数据进行聚类操作，得到每个类别的类别原子图像数据；将扩充后的图像数据集进行随机加噪处理，将加噪后的图像数据集和类别原子图像数据输入到半监督关系度量网络模型，以得到有标签数据和无标签数据的不同类别模板对比得分；根据不同类别模板对比得分计算交叉熵损失和均方差损失；根据交叉熵损失和均方差损失进行训练，得到训练好的半监督关系度量网络模型；通过训练好的半监督关系度量网络模型对待识别图像进行识别，以确定待识别图像的所属类别。 |
