[发明专利]一种基于自适应对比学习的菜品识别方法在审
| 申请号： | 202210163470.4 | 申请日： | 2022-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN114758167A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 胡海苗;徐振博;黄龚;姜宏旭;李明竹 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学杭州创新研究院;杭州食方科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金恒联合知识产权代理事务所 11324 | 代理人： | 李强 |
| 地址： | 310052 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自适应对比学习的菜品识别方法，与传统的菜品识别方法不同，基于自适应对比学习的神经网络，无需在线训练，对推理环境要求较低，本发明提出多尺度三元组损失函数，使得神经网络自适应的学习不同尺度差异的损失，从而更好的区分菜品间的细微差异；所述的多尺度三元组损失函数由包括三种边界的三元组损失函数以及一个最大值选择函数组成，可自适应选择三元组损失的边界值；本发明通过自适应对比学习的方式来实现菜品识别的离线推理，不仅不受菜品种类的约束，能够应对类别的实时变化，离线推理还大大降低了菜品识别应用环境的算力要求；本发明通过在反馈过程中引入低相似度样本自动删除，使得菜品识别方法可以长时间稳定运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 对比 学习 菜品 识别 方法 | ||
【主权项】：
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