一种基于匹配式分层迁移网络的图像分类方法

一种基于匹配式分层迁移网络的图像分类方法属于计算机视觉中的图像分类领域。首先，本发明先创建了利用预训练分类模型的中间层特征构建局部结构检测器，以此匹配全局和局部两类图像。其次，基于上述匹配结果，构建分层特征迁移策略分别建立浅层和通用特征迁移网络。对于一般特征来说，本发明直接进行参数共享。对于深度特异特征，构造域鉴别器并使用对抗损失和分类损失的组合来引导深度网络学习域不变特征。通过图像匹配和分层迁移的相互作用，有效提升迁移学习的性能，为图像分类任务提供了强有力的支持。