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公开（公告）号CN118334408B | 申请号CN202410309776.5 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人江西师范大学 |
分类号G06V10/764(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/0464(2023.01) | 申请日2024-03-19 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601481545500004 | 源数据页码2068 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种网络监督下的细粒度识别方法，包括如下步骤：采用数据集对双网络模型进行训练，使用训练好的双网络模型构建双向mean‑teacher模块；根据图像经过编码器的输出结果，对该图像进行区分是否为动量编码器的干净样本；将图像输入动量编码器，根据图像经过第一动量编码器得到的预测对该图像进行划分为干净样本或噪声样本对第二编码器进行更新得到最终的识别模型；将图像输入最终的识别模型进行预测；本发明最终模型集成前代模型的参数，提高了预测的质量，且更新更加的稳定，受到的噪声影响更小，提高了预测结果的准确率。
附图 1