[發(fā)明專利]視覺屬性識別方法、裝置及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811277609.8 | 申請日： | 2018-10-30 |
| 公開（公告）號： | CN109447095B | 公開（公告）日： | 2020-09-29 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 鄔彥澤;彭垚;李斌;薛向陽 | 申請（專利權(quán)）人： | 上海七牛信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/46 | 分類號： | G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海碩力知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31251 | 代理人： | 郭桂峰 |
| 地址： | 201203 上海市浦東新區(qū)自由貿(mào)易*** | 國省代碼： | 上海;31 |
| 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： | 視覺 屬性 識別 方法 裝置 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種視覺屬性識別方法，其特征在于，包括：
利用預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一部分，獲取目標(biāo)圖像的基礎(chǔ)視覺信息；
利用所述預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第二部分、以及所述基礎(chǔ)視覺信息獲取全局視覺信息、以及局部視覺信息；
根據(jù)所述局部視覺信息中的各個特征的重要性，將所述局部視覺信息處理得到第一局部調(diào)整信息；
根據(jù)所述全局視覺信息中各個特征的重要性，將所述全局視覺信息處理得到第一全局調(diào)整信息；
根據(jù)所述第一局部調(diào)整信息將所述全局視覺信息進行調(diào)整，得到調(diào)整后的全局視覺信息；
根據(jù)所述第一全局調(diào)整信息將所述局部視覺信息進行調(diào)整，得到調(diào)整后的局部視覺信息；
根據(jù)所述調(diào)整后的全局視覺信息或/和局部視覺信息對所述目標(biāo)圖像進行視覺屬性識別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視覺屬性識別方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括第一深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型和第二深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型；
所述利用預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一部分，獲取目標(biāo)圖像的基礎(chǔ)視覺信息的步驟，包括：
所述第一深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型和所述第二深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型的第一部分均用于獲取目標(biāo)圖像的基礎(chǔ)視覺信息；
所述利用所述預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第二部分、以及所述基礎(chǔ)視覺信息獲取全局視覺信息、以及局部視覺信息的步驟，包括：
利用所述第一深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型的第二部分、以及所述基礎(chǔ)視覺信息獲取全局視覺信息；
利用所述第二深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型的第二部分、以及所述基礎(chǔ)視覺信息獲取局部視覺信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的視覺屬性識別方法，其特征在于，所述第一深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型的第二部分具有第一參數(shù)，所述第二深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型的第二部分具有第二參數(shù)，所述第一參數(shù)和所述第二參數(shù)不同。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的視覺屬性識別方法，其特征在于，所述第一深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型的第二部分、以及所述第二深度殘差網(wǎng)絡(luò)子模型的第二部分均包括依次連接的多層網(wǎng)絡(luò)；所述方法還包括：
每層網(wǎng)絡(luò)均根據(jù)上一層網(wǎng)絡(luò)的輸出信息，獲取全局視覺信息和局部視覺信息；
每層網(wǎng)絡(luò)均根據(jù)所述局部視覺信息中的各個特征的重要性，將所述局部視覺信息處理得到第一局部調(diào)整信息；
每層網(wǎng)絡(luò)均根據(jù)所述全局視覺信息中各個特征的重要性，將所述全局視覺信息處理得到第一全局調(diào)整信息；
每層網(wǎng)絡(luò)均根據(jù)所述第一局部調(diào)整信息將所述全局視覺信息進行調(diào)整，得到調(diào)整后的全局視覺信息并輸出；
每層網(wǎng)絡(luò)均根據(jù)所述第一全局調(diào)整信息將所述局部視覺信息進行調(diào)整，得到調(diào)整后的局部視覺信息并輸出。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視覺屬性識別方法，其特征在于，
所述根據(jù)所述局部視覺信息中的各個特征的重要性，將所述局部視覺信息處理得到第一局部調(diào)整信息的步驟，包括：
根據(jù)所述局部視覺信息中的各個特征的重要性，利用預(yù)設(shè)調(diào)整算法將所述局部視覺信息處理得到第一局部調(diào)整信息；
所述根據(jù)所述全局視覺信息中各個特征的重要性，將所述全局視覺信息處理得到第一全局調(diào)整信息的步驟，包括：
根據(jù)所述全局視覺信息中各個特征的重要性，利用預(yù)設(shè)調(diào)整算法將所述全局視覺信息處理得到第一全局調(diào)整信息。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的視覺屬性識別方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)調(diào)整算法包括：
對輸入信息進行處理，得到通道向量、以及空間參數(shù)；
將所述通道向量和所述空間參數(shù)組合，得到最終的輸出信息。
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