多任务长尾分布图像识别方法、系统、电子设备及介质
Abstract:
本发明提供一种多任务长尾分布图像识别方法、系统、电子设备及介质,方法包括:获取头部类图像和尾部类图像;将头部类图像和尾部类图像输入至残差网络模型中,得到残差网络模型输出的便于尾部图像识别的预测尾部融合特征;其中,残差网络模型是将从头部类图像和尾部类图像中提取的特征进行风格迁移,并对形成的组合特征进行对比学习训练得到的;残差网络模型用于基于对头部类图像和尾部类图像提取的特征进行风格迁移以及对比学习,以生成便于识别尾部类图像的预测尾部融合特征。本发明利用头部风格特征对尾部内容特征进行增广,以提高尾
Patent Agency Ranking
0/0