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公开(公告)号：CN118097243A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410170868.X
申请日：2024-02-06
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了基于注意力机制和双重对比学习的多标签图像分类方法，涉及图像分类技术领域，解决了现有技术通过图卷积网络传播节点消息捕获标签相关性而获取的模型性能会受到标签噪声和偶尔共现的影响，以及现有技术只考虑了类间关系而忽略了类内关系，导致标签的传播和标签的关联准确性变低的技术问题；本发明通过特征提取模块、语义引导注意模块、空间感知注意模块和双重对比学习模块构建多标签图像分类模型，在学习特定类别的特征时隐式地捕获语义相关性，得到更具判别性的标签级特征表示；此外本发明通过引入双重对比学习优化标签级特征，充分考虑了复杂的类内和类间关系，显著地提高了多标签图像分类模型的性能。
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