一种基于U型网络和KA表示定理的新型网络在图像重建和分类上的应用

本发明提出了一种结合多掩码重建与U型集成网络的特征重建与分类方法。该方法首先通过多组掩码生成不同遮挡视角的图像，并由独立编码器提取多掩码特征，经拼接与通道压缩后由共享解码器进行多角度重建，获得无掩码融合特征。在此基础上，U型集成网络对多尺度特征进行语义整合与层间融合，实现更高效的特征提取。该方法同时输出高保真重建图像与类别预测结果，实现重建与分类的联合优化。实验结果表明，本发明在图像分类与重建任务中表现优秀，具有较强的泛化能力与应用价值。