公开(公告)号：CN118537637A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410609169.0

申请日：2024-05-16

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  马媛 ,  谷洋 ,  秦欣 ,  郭帅 ,  范非易

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种图像分类模型训练方法，其包括：步骤S1、数据获取步骤：获取多个图像数据集，每个图像数据集与其他图像数据集属于不同的领域，每个图像数据集中包括多个不同类别的图像样本及其对应的类别标签和域标签，其中，类别标签指示图像样本对应的类别，域标签指示图像样本所属的图像数据集，且每个图像数据集拥有相同的类别标签集合；步骤S2、模型训练步骤：步骤S21、构建初始图像分类模型，其包括共享特征提取器、一个一类分支网络和多个二类分支网络；步骤S22、采用所述多个图像数据集对初始图像分类模型进行多次训练直至模型收敛。本发明提出的训练方法使模型具备了提取跨域不变特征和域正交不变特征的能力，使模型提高了分类准确率。