图像识别模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质
By employing different types of augmentation methods to generate standard and risk views during image recognition model training, and combining this with directed self-supervised contrastive learning, the problem of unstable feature learning in image recognition models is solved, thereby improving the robustness and recognition accuracy of the model.
CN116188839BActive Publication Date: 2026-07-17JINGDONG TECH HLDG CO LTD
Patent Information
- Authority / Receiving Office
- CN · China
- Patent Type
- Patents(China)
- Current Assignee / Owner
- JINGDONG TECH HLDG CO LTD
- Filing Date
- 2022-12-19
- Publication Date
- 2026-07-17
Smart Images
Figure CN116188839B_ABST
Abstract
本公开提出一种图像识别模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取初始图像，基于第一类增强方法处理初始图像，得到第一标准视图，基于第二类增强方法处理第一标准视图，得到风险视图，其中，第一类增强方法和第二类增强方法不相同，根据第一标准视图和风险视图，生成有向视图对，根据有向视图对训练初始图像识别模型，得到目标图像识别模型，其中，目标图像识别模型用于识别初始图像的目标视觉特征。通过本公开，能够避免图像增强方法对模型性能稳定性的影响，有效提升图像识别模型的鲁棒性，有效提升图像识别模型的特征学习性能，提升图像识别模型执行图像识别处理任务时的识别准确性。
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