基于双流样本蒸馏的鲁棒噪声标签学习方法及相关装置

本发明公开了一种基于双流样本蒸馏的鲁棒噪声标签学习方法及相关装置，属于计算机视觉技术领域，以图像数据及其对应噪声标签作为训练样本，提取训练样本的特征，然后进行损失空间的样本划分和特征空间的样本划分，得到确定集和不确定集，其中确定集包括第一干净标签样本集和第一噪声标签样本集；根据确定集训练得到元分类网络，通过元分类网络将不确定集划分为第二干净标签样本集和第二噪声标签样本集，结合第一干净标签样本集和第二干净标签样本集得到有标签集，结合第一噪声标签样本集和第二噪声标签样本集得到无标签集，最后采用半监督学习算法训练得到目标模型。本发明能够解决现有技术进行噪声标签学习的鲁棒性较低的问题。