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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开了一种结合三元网络的基于自监督学习的暴恐图像识别方法，包括以下步骤：制作暴恐图像数据集，结合三元网络的自监督学习方法，为暴恐图像数据集中的待标注数据进行标注，使用标注后的数据训练暴恐图像识别模型，得到训练好的暴恐图像识别模型；将待识别的图像输入训练好的暴恐图像识别模型，使用训练好的暴恐图像识别模型识别待识别的图像是否为暴恐图片，本方法大幅减少了对数据进行标注的人工时间成本。
主权项：1.一种结合三元网络的基于自监督学习的暴恐图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、制作暴恐图像数据集，设置batchsize的大小为N；S2、随机取出暴恐图像数据集中的N张图像数据作为待标注数据，对待标注数据中的每张图像数据分别进行两次不同的图像变换处理，得到2N张变换后的待标注数据作为训练集，并根据训练集计算暴恐特征向量和损失函数的特征向量；S3、根据暴恐特征向量对待标注数据进行标注，得到标注后的数据；S4、根据损失函数的特征向量，计算第一损失函数和第二损失函数；S5、根据第一损失函数和第二损失函数计算最终损失函数，根据最终损失函数的值，构建暴恐图像识别模型；S6、使用标注后的数据训练暴恐图像识别模型，得到训练好的暴恐图像识别模型；S7、将待识别的图像输入训练好的暴恐图像识别模型，使用训练好的暴恐图像识别模型识别待识别的图像是否为暴恐图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种结合三元网络的基于自监督学习的暴恐图像识别方法
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