[發(fā)明專利]圖像標(biāo)簽的核驗方法及裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010169690.9 | 申請日: | 2020-03-10 |
| 公開(公告)號: | CN111353549B | 公開(公告)日: | 2023-01-31 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 秦永強(qiáng);李素瑩;紀(jì)雙西;張祥偉 | 申請(專利權(quán))人: | 創(chuàng)新奇智(重慶)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06V10/764 | 分類號: | G06V10/764;G06V10/762;G06V10/774;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 李飛 |
| 地址: | 400000 重慶市九龍坡區(qū)*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 圖像 標(biāo)簽 核驗 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種圖像標(biāo)簽的核驗方法,其特征在于,包括:
利用初始訓(xùn)練集訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對待核驗集中的待核驗圖像進(jìn)行分類計算,獲得所述待核驗圖像的預(yù)測標(biāo)簽和標(biāo)簽可信度,包括:通過所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型提取所述待核驗圖像的圖像特征,并基于所述圖像特征進(jìn)行分類計算,獲得所述待核驗圖像的預(yù)測標(biāo)簽;對于每一待核驗圖像,通過所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型,提取標(biāo)注標(biāo)簽與該待核驗圖像的預(yù)測標(biāo)簽相同的樣本圖像的圖像特征;計算所述待核驗圖像的圖像特征與所述樣本圖像的圖像特征之間的特征距離,所述特征距離用于表征標(biāo)簽可信度;
根據(jù)所述待核驗圖像的標(biāo)簽可信度,從所述待核驗集中進(jìn)行可信圖像的篩選;
根據(jù)所述可信圖像的預(yù)測標(biāo)簽,重新進(jìn)行所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練以及所述待核驗圖像的分類計算,直到所述待核驗圖像的標(biāo)簽預(yù)測結(jié)果滿足可信度要求;
比對所述待核驗圖像的標(biāo)簽預(yù)測結(jié)果和標(biāo)注標(biāo)簽,獲得核驗結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在所述利用初始訓(xùn)練集訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對待核驗集中的待核驗圖像進(jìn)行分類計算之前,所述方法還包括:
選擇所述標(biāo)注標(biāo)簽可信的標(biāo)注圖像,作為樣本圖像加入所述初始訓(xùn)練集,并將所述初始訓(xùn)練集以外的標(biāo)注圖像作為待核驗圖像加入所述待核驗集;
利用所述初始訓(xùn)練集中的樣本圖像訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述選擇所述標(biāo)注標(biāo)簽可信的標(biāo)注圖像,包括:
針對所述標(biāo)注標(biāo)簽指示同一圖像類別信息的標(biāo)注圖像,聚類劃分至多個簇;
計算每一簇的簇中心圖像和簇內(nèi)每一標(biāo)注圖像之間的一致性參數(shù);
依據(jù)所述一致性參數(shù)篩選出標(biāo)注標(biāo)簽可信的標(biāo)注圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述待核驗圖像的標(biāo)簽可信度,從所述待核驗集中進(jìn)行可信圖像的篩選,包括:
對于每一預(yù)測標(biāo)簽,從具有該預(yù)測標(biāo)簽的待核驗圖像中篩選候選可信圖像;
對于每一候選可信圖像,判斷該候選可信圖像對應(yīng)的特征距離是否小于預(yù)設(shè)距離閾值,若是,確定所述候選可信圖像為可信圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述對于每一預(yù)測標(biāo)簽,從具有該預(yù)測標(biāo)簽的待核驗圖像中篩選候選可信圖像,包括:
對于每一預(yù)測標(biāo)簽,依據(jù)與訓(xùn)練次數(shù)對應(yīng)的預(yù)設(shè)比值和具有該預(yù)測標(biāo)簽的待核驗圖像的總數(shù),確定所述候選可信圖像的第一數(shù)量;
基于所述第一數(shù)量,選擇所述特征距離最小的待核驗圖像,作為該預(yù)測標(biāo)簽對應(yīng)的候選可信圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述對于每一預(yù)測標(biāo)簽,從具有該預(yù)測標(biāo)簽的待核驗圖像中篩選候選可信圖像,包括:
判斷每一待核驗圖像的預(yù)測標(biāo)簽對應(yīng)的置信度是否大于預(yù)設(shè)置信度閾值,若是,將該待核驗圖像作為該預(yù)測標(biāo)簽對應(yīng)的候選可信圖像。
7.一種圖像標(biāo)簽的核驗裝置,其特征在于,包括:
預(yù)測模塊,用于利用初始訓(xùn)練集訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對待核驗集中的待核驗圖像進(jìn)行分類計算,獲得所述待核驗圖像的預(yù)測標(biāo)簽和標(biāo)簽可信度,包括:通過所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型提取所述待核驗圖像的圖像特征,并基于所述圖像特征進(jìn)行分類計算,獲得所述待核驗圖像的預(yù)測標(biāo)簽;對于每一待核驗圖像,通過所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型,提取標(biāo)注標(biāo)簽與該待核驗圖像的預(yù)測標(biāo)簽相同的樣本圖像的圖像特征;計算所述待核驗圖像的圖像特征與所述樣本圖像的圖像特征之間的特征距離,所述特征距離用于表征標(biāo)簽可信度;
篩選模塊,用于根據(jù)所述待核驗圖像的標(biāo)簽可信度,從所述待核驗集中進(jìn)行可信圖像的篩選;
訓(xùn)練模塊,用于根據(jù)所述可信圖像的預(yù)測標(biāo)簽,重新進(jìn)行所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練以及所述待核驗圖像的分類計算,直到所述待核驗圖像的標(biāo)簽預(yù)測結(jié)果滿足可信度要求;
核驗?zāi)K,用于比對所述待核驗圖像的標(biāo)簽預(yù)測結(jié)果和標(biāo)注標(biāo)簽,獲得核驗結(jié)果。
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