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Semi Supervised Classification Simclr

由keras-io開發
使用SimCLR對比學習預訓練的半監督圖像分類模型,在STL-10數據集上訓練,包含10個物體類別
下載量 21
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型採用對比學習預訓練編碼器後微調的分類方案,通過無監督學習充分利用未標註數據提升小樣本學習效果

模型特點

半監督學習
僅需少量標註數據即可實現高效訓練,大幅降低標註成本
對比學習預訓練
通過SimCLR框架進行無監督預訓練,學習高質量的視覺表示
遷移學習
預訓練編碼器可遷移到其他視覺任務,具有良好的泛化能力

模型能力

圖像特徵提取
物體分類
無監督表示學習

使用案例

計算機視覺
小樣本圖像分類
在標註數據有限的場景下實現高效物體識別
相比純監督學習顯著提升小樣本場景準確率
視覺特徵提取
作為其他視覺任務的特徵提取器
預訓練編碼器可遷移到檢測/分割等下游任務
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