一种基于对比动态特征增量学习的废旧家电识别方法

该发明提出一种基于对比动态特征增量学习的废旧家电识别方法，针对废旧家电识别模型受到不同类别干扰，导致识别结果不稳定的问题。首先利用Resnet‑18构建废旧家电识别模型，计算得到废旧家电图像的深度特征，其次利用动态原型提供废旧家电的代表性特征，降低识别过程中类别的交叉干扰，最后利用废旧家电不同类别对比动态特征损失，结合动态原型的家电代表性特征，提升了识别精度，这种基于对比动态特征增量学习的废旧家电识别方法在实际废旧家电回收过程中，可以解决废旧家电由于数据量实时更新，从而导致识别结果不稳定的问题，实现了高准确性的废旧家电分类，为废旧家电回收行业提供技术支持。