一种基于测试时间自适应的图像分类方法

    公开(公告)号:CN119360123A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411650652.X

    申请日:2024-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于测试时间自适应的图像分类方法,涉及计算机视觉技术领域,具体包括:步骤1:对测试图像数据集合进行破坏性转换;步骤2:通过预训练的分类器f得到伪标签概率分布,构建伪标签概率差异损失;步骤3:计算伪标签概率差异分数,根据伪标签概率差异分数筛选测试图像集合,步骤4:将筛选后的图像输入能量模型,从而得到能量分数和概率密度;步骤5:构建能量优化目标;步骤6:通过伪标签概率差异损失和能量优化目标构建联合优化目标,用于训练测试时间自适应模型,以实现图像分类。本发明将伪标签概率差异引入能量模型,分别从能量和形状信息两个角度对测试数据进行感知,提高了模型在测试图像集合上的分类准确度。

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