基于跨视图编码与图约束的不完整多视图对比学习方法

本发明公开了基于跨视图编码与图约束的不完整多视图对比学习方法，属于计算机视觉技术领域。本发明将经过跨视图编码器来捕获样本高级表示，以此为中心构造关系图，由于同一实例的不同视图特征在语义上是一致的，因此不同视图中的同一实例可以共享相似的关系图，通过该方式，能够使得不同视图的高级特征表示在特征空间中进行拉近并对齐；然后再采用自监督高置信度引导进一步增强其自身的表征学习；此外，为了更加关注实例间的邻居关系，通过引入图约束将重构数据反向推动到表示学习过程中，并允许它们相互协作以实现更好的聚类。