一种融合三元组损失与皮尔逊约束的图像分类方法

本发明涉及图像分类技术领域，公开了一种融合三元组损失与皮尔逊约束的图像分类方法，包括：获取图像数据集并构建三元组样本批次；将三元组样本批次输入深度特征提取网络；基于提取的特征向量计算三元组损失函数；对网络输出的特征向量计算特征维度间的皮尔逊相关系数矩阵，并基于非对角线元素构建皮尔逊约束损失函数；将三元组损失函数与皮尔逊约束损失函数进行加权融合；利用总损失函数进行反向传播，更新网络参数直至收敛；将待分类图像输入所述模型，输出分类结果。本发明通过皮尔逊约束降低特征冗余、增强特征独立性，结合三元组损失提升类间区分度，有效提高了图像分类的准确性和泛化能力。