[發明專利]圖像分類方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202010432868.4
• 申請日: 2020-05-20
• 公開（公告）號: CN111783822A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 申世偉
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 李娜

本公開關于一種圖像分類方法、裝置及存儲介質，圖像分類方法包括：獲取原始圖像的特征圖，根據特征圖重建得到與原始圖像對應的目標圖像，根據目標圖像確定原始圖像包括的目標的類別信息。在圖像分類過程中，對原始圖像進行特征提取得到特征圖，然后根據特征圖重建得到只包括原始圖像中的特征的目標圖像，通過對目標圖像的分類實現對原始圖像的分類。在獲取特征圖的過程中，對原始圖像進行了壓縮，刪除了與圖像中的特征無關的其他信息，根據特征圖生成的目標圖像只包括原始圖像中的特征。因此，在對目標圖像進行分類時，分類過程并不受原始圖像中的其他信息的影響，可以提高的圖像分類的準確性。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，尤其涉及一種圖像分類方法、裝置及存儲介質。

背景技術

圖像分類是根據圖像的特征對不同類別的圖像進行區分，是圖像檢測、圖像分割、物體跟蹤、行為分析等視覺任務的基礎。圖像分類應用在很多技術領域，如安防領域的人臉識別，交通領域的場景識別，互聯網領域基于內容的圖像檢索和相冊自動歸類，醫學領域的圖像識別等。

在圖像分類過程中，由于圖像中存在細微的、難以識別的干擾信息，導致圖像分類的準確性較低。

發明內容

本公開提供一種圖像分類方法、裝置及存儲介質，以至少解決在圖像分類過程中，準確性較低的問題。

本公開的技術方案如下：

根據本公開實施例的第一方面，提供一種圖像分類方法，包括：

獲取原始圖像；

獲取所述原始圖像的特征圖，并根據所述特征圖重建得到與所述原始圖像對應的目標圖像；

根據所述目標圖像，確定所述原始圖像包括的目標的類別信息。

可選的，所述獲取所述原始圖像的特征圖，并根據所述特征圖重建得到與所述原始圖像對應的目標圖像，包括：

將所述原始圖像輸入第一目標模型，以通過所述第一目標模型對所述原始圖像進行下采樣，得到所述特征圖，并對所述特征圖進行上采樣，重建得到所述目標圖像，其中，所述第一目標模型為根據第一樣本圖像集對第一預設模型進行訓練獲得的。

可選的，所述根據所述目標圖像，確定所述原始圖像包括的目標的類別信息，包括：

將所述目標圖像輸入第二目標模型，以通過所述第二目標模型對所述目標圖像進行下采樣，得到所述目標圖像的特征圖，并根據所述目標圖像的特征圖，確定所述類別信息，其中，所述第二目標模型為根據第二樣本圖像集對第二預設模型進行訓練獲得的。

可選的，在所述獲取原始圖像之前，還包括：

獲取多個樣本圖像；

將第一樣本圖像輸入第一預設模型，得到與所述第一樣本圖像對應的重建圖像，所述第一樣本圖像為所述多個樣本圖像中的任意一個圖像；

根據所述第一樣本圖像與所述重建圖像對所述第一預設模型進行訓練，得到第一目標模型；

將第二樣本圖像輸入第二預設模型，得到所述第二樣本圖像包括的目標的類別信息，所述第二樣本圖像為所述多個樣本圖像中的任意一個圖像；

根據所述第二樣本圖像的標簽信息和所述類別信息對所述第二預設模型進行訓練，得到第二目標模型；

所述獲取所述原始圖像的特征圖，并根據所述特征圖重建得到與所述原始圖像對應的目標圖像，包括：

將所述原始圖像輸入所述第一目標模型，得到所述目標圖像；

所述根據所述目標圖像，確定所述原始圖像包括的目標的類別信息，包括：

將所述目標圖像輸入所述第二目標模型，得到所述類別信息。