一种基于因果反事实推理的RGB图像分类方法

本发明涉及计算机视觉领域，特别涉及一种基于因果反事实推理的RGB图像分类方法，包括：构建RGB图像分类模型；获取待分类的图像，将图像输入到训练后的RGB图像分类模型中，得到图像分类的结果；所述RGB图像分类模型，包括：视觉Transformer网络模块、语义特征提取模块、对比学习模块、预测头模块；本申请基于因果推断理论，对分类过程进行反事实干预并引入对比损失，可以引导网络分离出能表示图像本质的语义特征，进一步提升分类模型在实际应用场景上的准确度和稳定性。