一种基于特征解耦的特征增广领域泛化图像识别方法

本发明公开了一种基于特征解耦的特征增广领域泛化图像识别方法，其步骤包括：1、获取具有c个类别k个领域的领域泛化图像数据集；2、构建特征解耦网络模型并利用损失函数优化模型参数；3、基于特征解耦网络构建增广特征并利用对比学习损失函数进一步优化模型参数；4、得到泛化能力最优的图像分类模型。本发明通过同时学习域不变特征和因果相关特征来提升模型的泛化能力，且通过特征增广策略进一步提升模型对困难样本的泛化能力，从而实现对未知目标域图像类别的精准识别。