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申请/专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于半监督的图像分类方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集已标注图像组成训练集；S2：构建图像分类模型，通过训练集对图像分类模型进行训练，将训练后的模型作为初始模型；S3：采集未标注图像输入初始模型，并将初始模型输出的类别标注为各未标注图像的伪标签后，添加至训练集内；S4：在基础模型对应的分类网络之后添加高斯混合模型组成错误分类识别模型；S5：通过训练集对错误分类识别模型进行训练，基于训练后的错误分类识别模型中的分类网络构建最终分类模型；S6：通过最终分类模型对图像进行分类。本发明不仅可以得到更加准确的类标，而且提升了在带噪声样本集训练的模型的准确率。
主权项：1.一种基于半监督的图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集已标注图像组成训练集；S2：构建图像分类模型，通过训练集对图像分类模型进行训练，将训练后的模型作为初始模型；S3：采集未标注图像输入初始模型，并将初始模型输出的类别标注为各未标注图像的伪标签后，添加至训练集内；S4：在基础模型对应的分类网络之后添加高斯混合模型组成错误分类识别模型，以估计样本被错误分类的概率；S5：通过训练集对错误分类识别模型进行训练，以使损失函数最小，基于训练后的错误分类识别模型中的分类网络构建最终分类模型；S6：通过最终分类模型对图像进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 一种基于半监督的图像分类方法、终端设备及存储介质
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