基于自适应对比学习的半监督图像识别方法

本发明公开了一种基于自适应对比学习的半监督图像识别方法，本发明方法包括将有标签样本和无标签样本输入数据增强模块中得到增强样本；将增强样本输入特征编码器得到样本的特征嵌入和特征预测，计算有监督损失函数和自适应阈值；将无监督数据特征预测和自适应阈值对比，对无标签样本分别采用类感知模块和距离感知模块处理获得类感知损失函数和距离感知损失函数，同时计算无监督损失函数；将有监督损失、无监督损失、类感知损失、距离感知损失相加得到总损失函数，并训练机器学习模型。本发明通过设置自适应阈值，将置信分数不同的未标记样本分类处理，能够充分利用无监督数据，解决不同类别数据分布不均的问题，有效提升图像识别的准确性。