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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明提供一种基于掩码图像建模预训练加速模型的图像分类方法和装置，其中方法包括：将待分类图像输入至掩码图像建模预训练加速模型，得到掩码图像建模预训练加速模型输出的待分类图像的图像类别；掩码图像建模预训练加速模型是在视觉转换网络的基础上，应用样本图像集中的多个样本图像进行多阶段的自监督训练得到的，每个阶段的自监督训练过程中所应用的样本图像是从上一阶段的自监督训练过程中所应用的样本图像中筛选得到的，克服了传统方案中因复杂度和数据量提升，导致训练耗费的计算资源、占用的存储空间，以及花费时间增加，模型的训练开销太大的缺陷，减少了训练过程中计算量和数据量的需求，缩减了资源消耗，兼顾了模型性能和训练效率。
主权项：1.一种基于掩码图像建模预训练加速模型的图像分类方法，其特征在于，包括：确定待分类图像；将所述待分类图像输入至掩码图像建模预训练加速模型，得到所述掩码图像建模预训练加速模型输出的所述待分类图像的图像类别；所述掩码图像建模预训练加速模型是在视觉转换网络的基础上，应用样本图像集中的多个样本图像进行多阶段的自监督训练得到的，每个阶段的自监督训练过程中所应用的样本图像是从上一阶段的自监督训练过程中所应用的样本图像中筛选得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于掩码图像建模预训练加速模型的图像分类方法和装置
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