[發明專利]精細化圖像識別在審
| 申請號： | 201710592777.5 | 申請日： | 2017-07-19 |
| 公開（公告）號： | CN109284749A | 公開（公告）日： | 2019-01-29 |
| 發明（設計）人： | 傅建龍;梅濤 | 申請（專利權）人： | 微軟技術許可有限責任公司 |
| 主分類號： | G06K9/20 | 分類號： | G06K9/20;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京市金杜律師事務所 11256 | 代理人： | 王茂華;羅利娜 |
| 地址： | 美國華*** | 國省代碼： | 美國;US |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 關注區域 局部特征 子網絡 全局特征 圖像識別 精細化 圖像 尺度 精細 對象識別 提取圖像 圖像區域 準確定位 網絡 辨識 學習 | ||
1.一種設備(100)，包括：
處理單元(110)；以及
存儲器(120)，耦合至所述處理單元(110)并且包含存儲于其上的指令，所述指令在由所述處理單元(110)執行時使所述設備(100)執行動作，所述動作包括：
利用第一學習網絡(210)的第一子網絡(212)提取圖像(170)的全局特征(213)；
利用所述第一學習網絡(210)的第二子網絡(214)、基于所述全局特征(213)確定所述圖像(170)的第一關注區域(201)，所述第一關注區域(201)包括所述圖像(170)中對象的可辨識部分；
利用第二學習網絡(220)的第一子網絡(222)提取所述第一關注區域(201)的第一局部特征(223)；以及
至少部分基于所述第一局部特征(223)確定所述圖像(170)中的所述對象的類別。
2.根據權利要求1所述的設備(100)，其中至少部分基于所述第一局部特征(223)確定所述圖像(170)中的所述對象的類別包括：
利用所述第二學習網絡(220)的第二子網絡(324)、基于所述第一局部特征(223)確定所述圖像(170)的第二關注區域(303)，所述第二關注區域(303)被包括在所述第一關注區域(201)中并且包括所述圖像(170)中所述對象的可辨識子部分；
利用第三學習網絡(330)提取所述第二關注區域(303)的第二局部特征(333)；以及
至少部分基于所述第二局部特征(333)確定所述圖像(170)中的所述對象的所述類別。
3.根據權利要求2所述的設備(100)，其中至少部分基于所述第二局部特征(333)確定所述圖像(170)中的所述對象的所述類別還包括：
進一步基于所述全局特征(213)和所述第一局部特征(223)中的至少一個來確定所述圖像(170)中的所述對象的所述類別。
4.根據權利要求1所述的設備(100)，其中利用第二學習網絡(220)的第一子網絡(222)提取所述第一關注區域(201)的第一局部特征(223)包括：
放大所述第一關注區域(201)；以及
利用所述第二學習網絡(220)的所述第一子網絡提取經放大的所述第一關注區域(201)的所述第一局部特征(223)。
5.根據權利要求1所述的設備(100)，其中基于所述全局特征(213)確定所述圖像(170)的所述第一關注區域(201)包括：
利用所述第一學習網絡(210)的所述第二子網絡(214)、基于所述全局特征(213)確定指示所述第一關注區域(201)在所述圖像(170)中的位置的位置參數(215)；以及
基于所述位置參數(215)從所述圖像(170)確定所述第一關注區域(201)。
6.根據權利要求1所述的設備(100)，其中至少部分基于所述第一局部特征(223)確定所述圖像(170)中的所述對象的類別包括：
至少部分基于所述第一局部特征(223)，從多個預定類別中確定所述圖像(170)中的所述對象的所述類別，所述多個預定類別包括所述對象所屬的一般類別中的多個細化類別。
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