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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司惠州供电局
摘要：本发明实施例公开了一种图像归类模型的训练方法、图像归类方法、装置、设备及介质。该图像归类模型的训练方法包括：将样本设备的可见光样本图像和红外样本图像分别输入至待训练的图像归类模型，得到可见光重构图像和红外重构图像；确定可见光图像距离和红外图像距离，并确定可见光潜在特征和红外潜在特征；确定可见光特征相似度和红外特征相似度，并确定可见光相似度矩阵和红外相似度矩阵；根据可见光相似度矩阵和红外相似度矩阵确定矩阵信息损失；根据可见光图像距离、红外图像距离、可见光潜在特征、红外潜在特征、矩阵信息损失，对图像归类模型进行训练。提高了后续基于图像归类模型对电力设备的设备图像进行归类的准确度。
主权项：1.一种图像归类模型的训练方法，其特征在于，包括：将样本设备的可见光样本图像和红外样本图像分别输入至待训练的图像归类模型，得到可见光重构图像和红外重构图像；确定所述可见光样本图像和所述可见光重构图像之间的可见光图像距离，以及确定所述红外样本图像和所述红外重构图像之间的红外图像距离，并根据所述可见光图像距离和所述红外图像距离，确定可见光潜在特征和红外潜在特征；确定所述可见光潜在特征之间的可见光特征相似度，以及所述红外潜在特征之间的红外特征相似度，并根据所述可见光特征相似度确定可见光相似度矩阵，以及根据所述红外特征相似度确定红外相似度矩阵；根据所述可见光相似度矩阵和所述红外相似度矩阵，确定共享相似度矩阵，并根据所述可见光相似度矩阵、所述红外相似度矩阵和所述共享相似度矩阵，确定矩阵信息损失；根据所述可见光图像距离、所述红外图像距离、所述可见光潜在特征、所述红外潜在特征、所述矩阵信息损失，对所述图像归类模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司 广东电网有限责任公司惠州供电局 图像归类模型的训练方法、图像归类方法、装置、设备及介质
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