[發明專利]圖像分類方法、裝置、計算機設備及介質

有效

• 申請號: 202010419155.4
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111598168B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 余雙;馬鍇;鄭冶楓;邊成;初春燕;劉含若;王寧利
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06K9/62;G06V10/774
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 張所明

本申請實施例公開了一種圖像分類方法、裝置、計算機設備及介質，屬于圖像處理領域。方法包括：調用分類模型中的第一分類子模型，對目標圖像進行分類處理，得到目標圖像的第一預測結果；調用分類模型中的第二分類子模型，對目標圖像進行分類處理，得到目標圖像的第二預測結果；調用分類模型中的第三分類子模型，對目標圖像進行分類處理，得到目標圖像的第三預測結果，第三分類子模型的訓練樣本數據包括樣本圖像和根據多個標注結果統計得到的結果；輸出第三預測結果和目標圖像的分類難度，分類難度根據第一預測結果和第二預測結果確定，通過分類難度可以指示模型輸出結果的準確性，避免模型對用戶的誤導。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，特別涉及一種圖像分類方法、裝置、計算機設備及介質。

背景技術

隨著人工智能技術和圖像處理技術的發展，目前圖像的分類處理越來越多地基于分類模型進行。在訓練分類模型之后，計算機設備可以調用分類模型對圖像進行分類處理，得到該圖像的分類結果，以確定該圖像是否屬于分類模型的目標類別。但是該分類模型僅能輸出分類結果，如果分類結果也不夠準確，可能會對用戶造成誤導。

發明內容

本申請實施例提供了一種圖像分類方法、裝置、計算機設備及介質，可以減少分類模型對用戶的誤導。所述技術方案如下：

一方面，提供一種圖像分類方法，所述方法包括：

調用分類模型中的第一分類子模型，對目標圖像進行分類處理，得到所述目標圖像的第一預測結果，所述第一分類子模型的訓練樣本數據包括所述樣本圖像和從所述樣本圖像的多個標注結果中選取的其中一個結果，所述多個標注結果中包括第一預設結果或第二預設結果的至少一種，所述多個標注結果中所述第一預設結果的選取可能性大于所述第二預設結果的選取可能性；

調用所述分類模型中的第二分類子模型，對所述目標圖像進行分類處理，得到所述目標圖像的第二預測結果，所述第二分類子模型的訓練樣本數據包括所述樣本圖像和從所述多個標注結果中選取的其中一個結果，所述多個標注結果中所述第二預設結果的選取可能性大于所述第一預設結果的選取可能性；

調用所述分類模型中的第三分類子模型，對所述目標圖像進行分類處理，得到所述目標圖像的第三預測結果，所述第三分類子模型的訓練樣本數據包括所述樣本圖像和根據所述多個標注結果統計得到的結果；

輸出所述第三預測結果和所述目標圖像的分類難度，所述分類難度根據所述第一預測結果和所述第二預測結果確定。

再一方面，提供了一種圖像分類裝置，所述裝置包括：

第一調用模塊，用于調用分類模型中的第一分類子模型，對目標圖像進行分類處理，得到所述目標圖像的第一預測結果，所述第一分類子模型的訓練樣本數據包括所述樣本圖像和從所述樣本圖像的多個標注結果中選取的其中一個結果，所述多個標注結果中包括第一預設結果或第二預設結果的至少一種，所述多個標注結果中所述第一預設結果的選取可能性大于所述第二預設結果的選取可能性；

第二調用模塊，用于調用所述分類模型中的第二分類子模型，對所述目標圖像進行分類處理，得到所述目標圖像屬于所述目標類別的第二預測結果，所述第二分類子模型的訓練樣本數據包括所述樣本圖像和從所述多個標注結果中選取的其中一個結果，所述多個標注結果中所述第二預設結果的選取可能性大于所述第一預設結果的選取可能性；

第三調用模塊，用于調用所述分類模型中的第三分類子模型，對所述目標圖像進行分類處理，得到所述目標圖像的第三預測結果，所述第三分類子模型的訓練樣本數據包括所述樣本圖像和根據所述多個標注結果統計得到的結果；

輸出模塊，輸出所述第三預測結果和所述目標圖像的分類難度，所述分類難度根據所述第一預測結果和所述第二預測結果確定。

可選地，所述輸出模塊，包括：