[发明专利]一种基于深度网络模型的图像聚类方法在审
| 申请号： | 202311070150.5 | 申请日： | 2023-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN116778208A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 周柚;李沅书;王鏐璞;杜伟;肖钰彬;吴翾;赵鹏 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京专赢专利代理有限公司 11797 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种基于深度网络模型的图像聚类方法，包括以下步骤：对数据集进行灰度归一化预处理，将像素值统一，裁剪为统一大小；把处理后的图像数据集分成训练集、验证集和测试集，增强图像，制作数据集视图，将每个图像数据生成两种增强视图，为数据赋予伪标签；构建深度网络模型；训练深度网络模型，生成训练模型；对训练模型进行测试。本发明中深度网络模型将类内紧密性与类间差异性相互融合，得到更多尺度、更丰富的特征，在聚类头模块实现精准的聚类分配；可以准确地进行层次相似性的提取，减少了因缺少相似性信息导致的类间冲突从而导致聚类性能不佳，提高聚类效率与聚类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 模型 图像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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