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摘要：本发明涉及一种基于自监督学习的无范例类增量学习动作识别方法及装置，在基础数据集上对自监督学习模型进行训练，得到一个自监督特征提取器ΦSSL；将自监督特征提取器中的特征表示与普通类增量学习特征相结合，生成详细信息，得到一个通用特征提取器Φbase；利用通用特征提取器Φbase对新任务的视频数据进行处理，得到每个视频的特征向量；增量学习数据处理方法将当前会话的分类器与旧任务的分类器结合，利用新任务的数据和旧任务的伪数据进行训练，得到通用的分类器，利用通用的分类器识别视频中每个动作的种类，对视频进行分类。本发明增强了骨干网络的特征提取能力，提高了数据的稳定性和私密性。
主权项：1.一种基于自监督学习的无范例类增量学习动作识别方法，其特征在于，包括三个数据处理方法，分别为自监督学习数据处理方法、知识蒸馏数据处理方法及增量学习数据处理方法，首先，在基础数据集上对自监督学习模型进行训练，得到一个自监督特征提取器ΦSSL；然后，将自监督特征提取器中的特征表示与普通类增量学习特征相结合，生成详细信息，得到一个通用特征提取器Φbase；利用通用特征提取器Φbase对新任务的视频数据进行处理，得到每个视频的特征向量；增量学习数据处理方法将当前会话的分类器与旧任务的分类器结合，利用新任务的数据和旧任务的伪数据进行训练，得到通用的分类器，利用通用的分类器识别视频中每个动作的种类，对视频进行分类。
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百度查询： 天津大学 一种基于自监督学习的无范例类增量学习动作识别方法及装置
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