一种基于标签引导多样性对比学习的低分辨率工业图像分类方法及设备

本发明属于图像分类相关技术领域，其公开了一种基于标签引导多样性对比学习的低分辨率工业图像分类方法及设备，步骤为：(1)利用带有类别标签的低分辨率工业图像数据及多样性对比学习策略训练神经网络模型中的特征提取器，进而通过特征提取器提取已知类别的低分辨率图像的表示向量，并将表示向量用于训练神经网络模型中的分类器，进而得到低分辨率图像分类模型；所述特征提取器嵌入有序列解耦大核卷积模块；(2)将待分类的低分辨率图像输入得到的低分辨率图像分类模型，特征提取器从对应的低分辨率图像中提取特征并生成表示向量，分类器对所述表示向量进行解码并输出分类结果，实现低分辨率图像的自动分类。本发明提高了分类准确性。