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[發(fā)明專利]一種圖像分類模型的處理方法、裝置及存儲介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810087876.2 申請日: 2018-01-30
公開(公告)號: CN108197666A 公開(公告)日: 2018-06-22
發(fā)明(設(shè)計)人: 曲之琳 申請(專利權(quán))人: 咪咕文化科技有限公司;中國移動通信集團(tuán)有限公司
主分類號: G06K9/62 分類號: G06K9/62;G06K9/46
代理公司: 北京派特恩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270 代理人: 姚文嫻;張穎玲
地址: 100032 北京市西城區(qū)德*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 圖像分類模型 濾波器模型 分類器模型 圖像樣本 存儲介質(zhì) 順序選取 提取圖像特征 處理裝置 輸出結(jié)果 圖像特征 初始化 無監(jiān)督 更新 監(jiān)督
【權(quán)利要求書】:

1.一種圖像分類模型的處理方法,其特征在于,所述方法包括:

初始化圖像分類模型;

確定從所述圖像分類模型中順序選取的濾波器模型的第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),以及確定包括所述順序選取的濾波器模型和分類器模型的第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò);

根據(jù)獲取的未具有標(biāo)記的圖像樣本,對所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無監(jiān)督方式的訓(xùn)練,以更新所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中濾波器模型的參數(shù);

基于所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)從所述圖像樣本中提取圖像特征;

基于所提取的圖像特征及相應(yīng)圖像樣本的標(biāo)記,對所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的分類器模型進(jìn)行有監(jiān)督方式的訓(xùn)練;

基于訓(xùn)練后的分類器模型輸出結(jié)果的誤差,更新所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中濾波器模型的參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分類模型的處理方法,其特征在于,所述確定從所述圖像分類模型中順序選取的濾波器模型的第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),以及確定包括所述順序選取的濾波器模型和分類器模型的第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),包括:

從所述圖像分類模型中順序選取待訓(xùn)練的目標(biāo)濾波器模型,且所選取的目標(biāo)濾波器模型為所述圖像分類模型中的第一個濾波器模型時,

選取所述目標(biāo)濾波器模型的輸入層和隱含層作為所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò);

選取所述目標(biāo)濾波器模型的輸入層、隱含層、以及所述分類器模型作為所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分類模型的處理方法,其特征在于,所述確定從所述圖像分類模型中順序選取的濾波器模型的第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),以及確定包括所述順序選取的濾波器模型和分類器模型的第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),包括:

從所述圖像分類模型中順序選取待訓(xùn)練的目標(biāo)濾波器模型,且所選取的目標(biāo)濾波器模型不是所述圖像分類模型中的第一個濾波器模型時,

選取所述目標(biāo)濾波器模型的輸入層、隱含層、以及所述目標(biāo)濾波器模型連接的前一個濾波器模型的池化層作為所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò);

選取所述目標(biāo)濾波器模型的輸入層、隱含層、與所述目標(biāo)濾波器模型連接的前一個濾波器模型的池化層、以及所述分類器模型作為所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分類模型的處理方法,其特征在于,所述根據(jù)獲取的未具有標(biāo)記的圖像樣本,對所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無監(jiān)督方式的訓(xùn)練,以更新所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中濾波器模型的參數(shù),包括:

初始化所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)包括的濾波器模型的參數(shù);

根據(jù)所述未具有標(biāo)記的圖像樣本的特征之間距離,對圖像樣本的特征進(jìn)行聚類,以獲得對所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)包括的濾波器模型的更新的參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分類模型的處理方法,其特征在于,所述基于所提取的圖像特征及相應(yīng)圖像樣本的標(biāo)記,對所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的分類器模型進(jìn)行有監(jiān)督方式的訓(xùn)練,包括:

構(gòu)建以所述分類器模型的參數(shù)、所提取的圖像特征及相應(yīng)圖像樣本的標(biāo)記為因子的代價函數(shù);

確定所述代價函數(shù)滿足收斂條件時所述分類器模型的參數(shù)的更新值;

所述基于訓(xùn)練后的分類器模型輸出結(jié)果的誤差,更新所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中濾波器模型的參數(shù),包括:

根據(jù)訓(xùn)練后的分類器模型輸出結(jié)果的誤差,對所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中濾波器模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,以調(diào)整至滿足收斂條件,以獲得所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的濾波器模型的更新參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分類模型的處理方法,其特征在于,在所述更新所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中濾波器模型的參數(shù)之后,所述方法還包括:

將圖像樣本數(shù)據(jù)輸入經(jīng)由更新后的所述第一待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中濾波器模型的參數(shù),和更新后的所述第二待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中濾波器模型的參數(shù)確定的圖像分類模型;

獲取所述圖像分類模型輸出的各概率值;其中,所述各概率值分別表示所述圖像樣本數(shù)據(jù)中的各數(shù)據(jù)所屬類別的概率大小;

根據(jù)所述各概率值,選取符合概率條件的類別,根據(jù)所選取的類別識別所述圖像樣本數(shù)據(jù)。

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