[發明專利]一種多標簽分類方法及系統

有效

• 申請號: 201811038212.3
• 申請日: 2018-09-06
• 公開（公告）號: CN109376757B
• 公開（公告）日: 2020-09-08
• 發明（設計）人: 雷宇;董遠;白洪亮;熊風燁
• 申請（專利權）人: 蘇州飛搜科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

本發明實施例提供一種多標簽分類方法及系統，該方法包括：根據待測圖像和訓練后的改進神經網絡，獲取所述待測圖像中的所有目標物體，其中，所述改進神經網絡通過將神經網絡與注意力機制結合獲得。本發明實施例提供的一種多標簽分類方法，將注意力機制與神經網絡結合，凸顯出待測圖像中每個目標物體的重要程度，從而在對多目標進行提取的時候，能夠更加準確的識別出每個目標物體，避免了現有技術中的漏識別的問題。

技術領域

本發明實施例涉及目標識別與分類技術領域，尤其涉及一種多標簽分類方法及系統。

背景技術

在對多標簽進行分類的過程中，一張圖片往往會包含多個目標，現有技術中針對圖像多標簽分類任務，主要的深度學習方法就是確定一種輸入圖片尺寸然后在數據集上進行訓練，通過設置多個二分類器，如果某個類的二分類器的輸出0則說明該張圖片包含這一類。

但是這種方法誤檢的情況比較多，如果相關響應區域在最后的特征層上的響應值較小會造成模型無法判別出是否包含這一類。

發明內容

本發明實施例提供一種對標簽分類方法及系統，用以解決現有技術中無法準確識別出多個目標的問題。

第一方面，本發明實施例提供一種多標簽分類方法，該方法包括：

根據待測圖像和訓練后的改進神經網絡，獲取所述待測圖像中的所有目標物體，其中，所述改進神經網絡通過將神經網絡與注意力機制結合獲得。

第二方面，本發明實施例提供一種多標簽分類系統，該系統包括：

分類模塊，用于根據待測圖像和訓練后的改進神經網絡，獲取所述待測圖像中的所有目標物體，其中，所述改進神經網絡通過將神經網絡與注意力機制結合獲得。

第三方面，本發明實施例提供一種電子設備，該電子設備包括：

至少一個處理器、至少一個存儲器、通信接口和總線；其中，

所述處理器、存儲器、通信接口通過所述總線完成相互間的通信；

所述通信接口用于該測試設備與顯示裝置的通信設備之間的信息傳輸；

所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的程序指令，所述處理器調用所述程序指令能夠執行第一方面提供的一種多目標分類方法。

第四方面，本發明實施例提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，包括：所述非暫態計算機可讀存儲介質存儲計算機指令，所述計算機指令使所述計算機執行第一方面提供的一種多目標分類方法。

本發明實施例提供的一種多標簽分類方法及系統，將注意力機制與神經網絡結合，凸顯出待測圖像中每個目標物體的重要程度，從而在對多目標進行提取的時候，能夠更加準確的識別出每個目標物體，避免了現有技術中的漏識別的問題。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明實施例一種多標簽分類方法的流程圖；

圖2為本發明實施例一種多標簽分類方法中改進神經網絡的結構示意圖；

圖3為本發明實施例提供的一種多標簽分類系統的結構示意圖；

圖4示例了一種服務器的實體結構示意圖。

具體實施方式