多层提示信息的多标签图像分类方法

一种多层提示信息的多标签图像分类方法，包括：获取测试图像和训练集样本对应的标签集；利用主题模型得到训练集中所有样本的主题分布；在模型中学习一组表示主题标签分布信息的提示块，将提示块Prompt Token注入到中间特征中，输入进选定的提示层Prompt Block中；最后由Vision Transformer的输出结果判断该样本隶属于哪些类别。与现有技术相比，本发明增进了多标签分类任务的精准度，有助于注意力机制关注到更小的、对于区分物体属于哪一类别更加关键的区域，一定程度上能够弥补标签的缺失和错误，提高了模型的鲁棒性，同时降低了人力成本。