一种基于动态掩码的自监督对比学习方法及系统

本发明涉及自监督学习视觉表征技术领域，具体涉及一种基于动态掩码的自监督对比学习方法及系统，包括：对训练集中的图像进行数据增强；生成图像对应的目标区域图后等分得到若干个图像块并计算平均像素值，排序确定第一筛选集和第二筛选集；动态调整引导掩码与随机掩码的掩码比率进行掩码；将掩码后的图像输入在线网络、增强后且未进行掩码的图像输入目标网络依次提取一次特征表示；交换输入依次提取二次特征表示；计算双向对比损失得到总损失函数；更新在线网络和目标网络；对分类后的图像分别计算Top‑1、Top‑5与K近邻分类准确度并进行评价，实现自监督对比学习；以对不同尺度特征作出针对性处理，解决掩码处理对特征挖掘不充分的问题。