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本发明提供了一种基于实例范式对比学习的域泛化图像识别方法。所述方法包括：采用基于傅里叶变换的幅度谱混合策略获取与原输入实例语义一致的增强实例，设计多视图通道注意力机制对原实例与增强实例进行融合生成实例范式；构建实例与范式的有监督双流对比损失，包括实例内，范式内，实例与范式间三种类型的样本对损失；在上述损失中进行困难样本挖掘，利用输入实例的域标签以及特征相似性动态加权不同难度的样本对；针对测试时不同域数据分布，设计测试时特征融合模块，采用原实例与增强实例融合生成的范式预测最终类别。本发明不仅能够提
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116758347 A (43)申请公布日 2023.09.15 (21)申请号 202310691981.8 (22)申请日 2023.06.12 (71)申请人 北京邮电大学 地址 100876
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