一种基于细粒度信息补偿损失的牛只身份识别方法

本发明公开了一种基于细粒度信息补偿损失的牛只身份识别方法，涉及生物图像识别领域，包括：基于ResNet50和ASCAM注意力机制，构建ResNet‑ASC特征提取模型；采集若干张未标记的牛脸数据集，利用ResNet‑ASC特征提取模型提取全局特征，通过对全局特征聚类生成伪标签数据集；将伪标签数据集输入ResNet‑ASC特征提取模型进行训练，通过反向传播、梯度下降优化算法更新模型参数，直至模型收敛，得到训练好的牛脸特征提取模型；利用训练好的牛脸特征提取模型对待检测的牛脸图像进行身份识别，得到牛只身份识别结果。本发明可以解决模型训练对于标定数据的依赖问题，提高完全无监督学习下身份识别的准确率。