[发明专利]一种模态有缺失数据的图像分类方法有效
| 申请号： | 202110095029.2 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112784902B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 彭玺;林义杰;杨谋星;李云帆 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/762;G06N3/0464;G06N3/084;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 杨浩林 |
| 地址： | 610064 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了有缺失数据的两模态聚类方法，本方法基于自编码器，通过模态内重构损失来学习各个模态数据的模态特殊表示，通过跨模态对比学习损失来学习模态的一致性表示，通过跨模态对偶预测损失来恢复丢失的模态、抛弃模态间不一致的信息，进一步提高一致性，将数据恢复和一致性学习进行统一处理，聚类效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模态有 缺失 数据 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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