公开(公告)号：CN117611922A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311801017.2

申请日：2023-12-26

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李伟伟 ,  陈红阳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于提示微调的类增量学习图像分类方法、设备和介质，所述方法包括如下步骤：获取输入的图像样本，对所述图像样本进行预处理并通过输入嵌入层进行编码得到嵌入向量；基于所述嵌入向量，利用图像编码器得到特征向量，基于所述特征向量，匹配聚类中心；基于匹配得到的聚类中心，获取对应的提示向量和分类器；将所述提示向量与所述嵌入向量融合，利用所述图像编码器得到新的特征向量，基于新的特征向量，利用所述分类器得到预测的图像分类结果，其中，所述聚类中心通过在每一轮类增量学习过程中聚类得到。与现有技术相比，本发明具有减轻灾难遗忘问题的影响、分类准确性高等优点。