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公开(公告)号：CN113077525A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110164693.8
申请日：2021-02-06
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 一种基于频域对比学习的图像分类方法，包括以下步骤：S1：对训练集图像，分别做两次随机的数据增强，对同一张图像做两次随机数据增强会而到两张不同的增强后的图像；S2：将数据增强后的图像做离散余弦变换，得到转移到频域的图像；S3：将转移到频域的图像通过深度网络，通过对比学习任务，学习网络参数，得到图像的稳定特征；S5：利用参数已经优化的深度网络，对测试集中的图像进行分类。本发明能够学习到同一类物体在不同背景下的稳定特征，比传统的分类方法能更好地进行非独立同分布图像的分类。
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