公开(公告)号：CN117456246A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311409560.8

申请日：2023-10-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 戴国骏 ,  郭紫俐 ,  周文晖 ,  曾凡昱 ,  杨政磊

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了基于ViT的类内、类间相似度的细粒度图像分类方法及系统。细粒度图像分类系统包括特征提取模块、相似性学习模块和主分类器网络。本发明利用特征提取模块有效挖掘判别块的空间上下文信息和多尺度融合信息，利用同类图像之间的相似性训练相似性学习模块，给判别性区域分配较高的权重，给噪声分配较低的权重，将相似度权重计算模块输出的权重作用于主分类器网络的分类损失，有效提取图像特征并提高了识别的准确度。

公开(公告)号：CN118736380A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410856450.4

申请日：2024-06-28

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张建辉 ,  杨政磊 ,  周文晖 ,  颜力琦 ,  管昉立

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于特征对比迁移学习的开集识别方法及系统，该方法首先通过预训练的多层视觉编码器获取待识别图像的图像特征和已知类别的类别特征锚点。其次将图像特征和类别特征锚点拼接成图像‑类别特征对，通过相似度网络计算类别相似度值并得到类别差异特征。然后将图像特征、类别差异特征通过交叉注意力网络，得到待识别图像的潜在闭集分类结果。最后取潜在闭集分类结果对应的类别相似度值作为待识别图像的开集分数，与设定阈值比较判断待识别图像属于已知类还是未知类。本发明提高了模型的闭集分类性能和开集识别性能，并在细粒度开集识别任务中表现出色。