基于深度度量学习的图片数据迭代聚类分析方法

摘要

本发明公开了一种基于深度度量学习的图片数据迭代聚类分析方法，包括如下步骤：获取多组带有图片分类标签的样本图片数据集；将各所述样本图片数据集作为一深度度量学习网络的输入，训练形成一图片嵌入特征提取器；将待分析的图片数据集输入到所述图片嵌入特征提取器中，输出所述图片数据集中的每一张图片对应的图片嵌入特征向量feat；根据每张所述图片对应的所述图片嵌入特征向量feat，并利用渐进式聚类算法，对所述图片数据集进行迭代聚类分析，最终输出对所述图片数据集的聚类分析结果，本发明利用聚类分析方法，实现了对待分析的图片数据集中的图片数据的自动标注，降低了标注成本、提高了数据标注的质量。