[发明专利]群体度量学习分类方法、系统、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 202210895024.2 | 申请日： | 2022-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN115310525A | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 张利强;刘亦书;黄涌波;韩政卓 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李君 |
| 地址： | 510631 广东省广州市天河*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种群体度量学习分类方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取图像数据集；搭建三胞胎网络，所述三胞胎网络有三个输入，分别用于输入锚点样本、正样本和负样本；从图像数据集中构建锚点样本数据集、正样本数据集和负样本数据集，作为三胞胎网络的输入，使用多类N对中心损失函数训练三胞胎网络，实现群体度量学习，所述多类N对中心损失函数是根据多类N对损失函数改进的损失函数；利用训练好的三胞胎网络对待测图像进行分类。本发明采用的多类N对中心损失函数可以通过联合群体样本，弥补了现有方法的扩展问题和采样问题，较之现有损失函数，能够充分利用所有的数据以及提高模型训练时的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 群体 度量 学习 分类 方法 系统 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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