一种基于细粒度对比学习与特征融合的多视图聚类方法

本发明公开了一种基于细粒度对比学习与特征融合的多视图聚类方法，属于计算机视觉技术领域。本发明通过计算每个视图特征与融合特征的互信息分数动态调整融合权重，这样主要的含有较多信息的视图就会受到主要关注；并通过得到的伪标签概率矩阵得到视图内样本邻接关系，并通过综合所有视图间样本关系引入强弱关系，对强样本对之间进行更强的对比学习，拉近或拉远它们之间的距离；进而为进一步解决多视图聚类问题带来了新的技术解决方案。