一种跨域协同模型技术的图像分类方法及系统

本发明公开了一种跨域协同模型技术的图像分类方法及系统，本发明的方法包括利用训练好的预训练模型的图像编码器基于相应领域的提示组合计算各个领域的聚类特征；通过训练好的预训练模型计算样本对应的表征向量，并计算与第i领域的聚类特征之间的距离，以将所有距离的最小值作为样本与第i领域的距离；分别计算样本与领域i之间的相对距离以进行度量得到因子集合；对因子集合进行归一化处理并计算每个因子的归一化权重，并与各领域提示模型产生的预测概率集合进行加权混合得到最终的分类混合概率，以进行图片分类预测。本发明在计算成本和内存消耗方面表现出极高的效率，避免了存储整个模型参数或不同领域的任何数据样本，降低了学习成本。