本发明公开了一种基于样本筛选的无标注车辆图片分类方法,包括步骤：1)数据获取；2)数据处理；3)模型构建；4)定义损失函数；5)模型训练；6)模型验证；7)模型应用。本发明减缓了现有车辆图片分类技术数据匮乏的缺点,通过结合特征提取网络提取图像高层语义信息的能力,对抗领域自适应网络对齐拉近两个域数据分布的能力,样本筛选损失函数从特征级别和标注级别筛选重要样本和异常样本并选择性增强的能力,以及通用分类器网络的精准分类能力,更准确高效地完成无标注车辆图片分类任务。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
