发明专利已授权

一种基于聚类空间去相关性的无监督图像表示学习方法

📄 申请号：CN202211614044.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-12-15

公开号

CN116129160A

公开日

2023-05-16

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_762

IPC 分类号

G06V10_762 , G06V10_774 , G06V10_74 , G06V10_82 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

表示学习人工智能算法图像识别无监督学习表示学习

应用场景

图像检索, 图像分类, 目标检测, 视频理解, 智能安防

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及一种基于聚类空间去相关性的无监督图像表示学习方法，对输入的一个批次图像进行两次随机增强得到两个批次数据输入孪生网络；基于输出与簇中心计算输入到每个簇的相似度；基于聚类空间特征得到一个批次内的输入之间的互相关矩阵，计算单位化损失；将聚类空间特征归一化获得输入到每个簇的隶属度，将其中一个图像的隶属度作为另一个相关图像的目标分布，计算模型对输入的预测及其目标分布之间的对齐损失；单位化损失与对齐损失相加作为用于模型训练的总损失；对单位化损失的最小化实现簇级别的一致性和去相关性，互为目标损失实现样本级别对输入扰动的一致性，最终实现在无负样例对的条件下进行有效的无监督图像表示学习。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种换热管的测试装置

当前第 / 件

一种偏压和渗流条件下狭长基坑隆起变形的模拟装置

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_762)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：25 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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