【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种基于对比学习的图像特征表征方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、对比学习方法由于其出色的表征学习能力，成为了视觉表征领域常用的方法，其主要思想是通过对比正样本和负样本之间的区别和彼此内部之间的关联，施行高内聚、低耦合的策略使样本各簇间区分明显，以实现深层表征学习。
2、业内在使用对比学习框架训练多模态统一表征模型时，往往注重负样本的选择策略，认为针对负样本的训练可以帮助模型区分相似但类别不同的图像数据，比如猫的图片和老虎的图片。但是对于图像数据场景本身区分度就很大的情况，例如金融保险领域中的宠物险图片、汽车产险图片、寿险图片等，就不需要针对负样本进行过多的关注训练，反而需要在类别区分度大的图像数据中获得更加准确的相同类别特征表达，这样对正样本的训练就需要进行强化。
3、相关技术中，通常采用传统数据增强方式构造正样本，一种是对图片进行旋转、翻转、剪切等处理，然而该种方式并没有改变图片本身的像素特征，还有一种是对图片加入高斯噪声处理，虽然改变了图片的像素特征，但是对每张图片的处理...
【技术保护点】
1.一种基于对比学习的图像特征表征方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习的图像特征表征方法，其特征在于，所述根据所述锚图像样本-正样本对与所述锚图像样本-负样本对，对预设的视觉表征模型进行对比训练，获取多模态视觉损失值，包括：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习的图像特征表征方法，其特征在于，所述根据所述第一特征向量相似度和所述第二特征向量相似度计算对比损失值，包括：
4.根据权利要求2所述的基于对比学习的图像特征表征方法，其特征在于，所述计算所述第一特征向量与所述第二特征向量间的损失值，包
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【技术特征摘要】
1.一种基于对比学习的图像特征表征方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习的图像特征表征方法，其特征在于，所述根据所述锚图像样本-正样本对与所述锚图像样本-负样本对，对预设的视觉表征模型进行对比训练，获取多模态视觉损失值，包括：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习的图像特征表征方法，其特征在于，所述根据所述第一特征向量相似度和所述第二特征向量相似度计算对比损失值，包括：
4.根据权利要求2所述的基于对比学习的图像特征表征方法，其特征在于，所述计算所述第一特征向量与所述第二特征向量间的损失值，包括：
5.根据权利要求2所述的基于对比学习的图像特征表征方法，其特征在于，所述根据所述对比损失值和所述损失值，确定所述多模态视觉损失值，包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于对比学习的图像特征表征方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：舒畅，陈又新，
申请(专利权)人：平安科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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