摘要
本发明公开了一种基于主动学习和ResViT的鹅只性别识别方法及系统,涉及人工智能技术领域,具体为:采集鹅只图像,并构建初始训练数据集;构建鹅只性别初始识别模型;采用主动学习框架初始化鹅只性别初始识别模型的参数,预加载预训练权重,通过动态数据加载器实施混合采样策略,结合样本不确定性度量和特征空间多样性度量基于初始训练数据集构建训练数据集,利用训练数据集对鹅只性别初始识别模型进行训练,获得最终的鹅只性别识别模型;获取待识别鹅只图像,并将待识别鹅只图像输入鹅只性别识别模型,输出鹅只性别;本发明通过同时考虑样本的不确定性和多样性,有助于增强模型在未见数据上的表现,能够有效提升其泛化能力。
技术关键词
性别识别方法
主动学习框架
残差注意力机制
归一化模块
度量
图像
性别识别系统
融合特征
加载器
特征提取模块
残差模块
编码向量
矩阵
数据
全局特征提取
补丁
表达式
跨层特征
模型训练模块
系统为您推荐了相关专利信息
辅助训练数据
联邦学习方法
客户端
参数
条件生成对抗网络
时间卷积网络
混合预测模型
生成对抗网络
数据
短时交通流量预测
锌锭
表面缺陷检测方法
检测网络模型
颈部结构
图像
卷积特征
图像语义分割方法
图像分割模型
空洞
多尺度特征