一种针对长尾分布特征的食物图像识别的数据增强方法、程序、设备及存储介质

本发明公开了一种针对长尾分布特征的食物图像识别的数据增强方法、程序、设备及存储介质，通过结合全局与局部采样策略，并挖掘样本间的隐含联系，促进样本间的有效协作。针对长尾分布的特性，发明通过生成多样化的虚拟样本来扩充原始数据集，创建一个更加多元和全面的训练集。此外，采用联合累积学习策略，增强原始样本与虚拟样本的一致性，提升模型捕捉丰富语义特征的能力，并保持分类器的监督学习，通过引入新样本增强模型鲁棒性，从而提高图像识别的视觉效果和准确性。这种数据增强方法不仅提升了模型对食物图像的识别能力，还增强了图像的视觉效果，为基于图像的食物识别技术的发展提供了新的解决方案。