公开(公告)号：CN119600324A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411362727.4

申请日：2024-09-27

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 业巧林 ,  王景旭

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于参数解纠缠的分类方法、装置及可读存储介质，属于计算机视觉和深度学习领域；方法包括：获取图像数据集；对所述图像数据集进行预处理，得到标准化图像数据集；将标准化图像数据集划分为训练集和测试集；将训练集导入预先构建的基于参数解纠缠多样化表示的骨架网络结构进行训练，获得更新的分类模型；使用测试集对更新的分类模型进行评估，获得性能最优的分类模型；基于性能最优的分类模型进行图像数据的实时分类处理，获得分类结果。本发明利用基于参数解纠缠多样化表示的分类模型，提高了模型的特征表示能力，进而显著提高模型在分类任务上的准确率，实现更高的分类准确率。