[發明專利]圖像分類方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010565300.X
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111930935A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 張文俊
• 申請（專利權）人: 普聯國際有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06K9/62
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 麥小嬋;郝傳鑫

1.一種圖像分類方法，其特征在于，包括：

將待分類圖像輸入到預先訓練好的圖像分類器中，以使所述圖像分類器輸出所述待分類圖像的若干個不同類別的概率向量；其中，所述概率向量為所述待分類圖像被正確分成當前類別的概率；

從所述若干個不同類別的概率向量中獲取最大的概率向量所對應的類別為目標類別；

判斷所述目標類別的概率向量與L2范數的乘積是否大于預設閾值；

若是，判定所述待分類圖像屬于所述目標類別；若否，判定所述待分類圖像屬于背景圖像。

2.如權利要求1所述的圖像分類方法，其特征在于，所述圖像分類器的訓練方法包括：

獲取數據集；其中，所述數據集包括若干個不同類別的目標圖像和一類背景圖像；

將當前類別下的所有目標圖像輸入到預設分類器中，以使所述預設分類器將所述目標圖像劃分為典型數據和非典型數據；

計算當前類別的所述目標圖像在所述數據集中所占的第一比例和所述背景圖像在所述數據集中所占的第二比例；

根據當前類別的所述目標圖像、所述第一比例、所述第二比例構建待訓練的圖像分類器的損失函數；其中，所述圖像分類器用于輸出預設長度的向量，并將輸出的所述向量輸入輸出層，得到預設長度的概率向量；

將所述典型數據和所述非典型數據輸入到所述圖像分類器中，以訓練所述圖像分類器。

3.如權利要求2所述的圖像分類方法，其特征在于，所述將當前類別下的所有目標圖像輸入到預設分類器中，以使所述預設分類器將所述目標圖像劃分為典型數據和非典型數據，包括：

將當前類別下的所有目標圖像輸入到預設分類器中，以使所述預設分類器輸出對所述目標圖像的分類概率；其中，所述分類概率為所述目標圖像被所述預設分類器正確分類的概率；

對所有所述目標圖像的分類概率進行排序；

按照預設比例從排序后的目標圖像中獲取非典型數據，剩余的目標圖像作為非典型數據。

4.如權利要求3所述的圖像分類方法，其特征在于，所述典型數據的分類概率大于所述非典型的數據的分類概率。

5.如權利要求2所述的圖像分類方法，其特征在于，所述輸出層為softmax層，所述softmax層滿足以下定義：

其中，S(c)為分類為c類別的概率向量，e為自然對數，c表示所述數據集中某一類別，j為所述數據集的類別總數。

6.一種圖像分類裝置，其特征在于，包括：

圖像分類器分類模塊，用于將待分類圖像輸入到預先訓練好的圖像分類器中，以使所述圖像分類器輸出所述待分類圖像的若干個不同類別的概率向量；其中，所述概率向量為所述待分類圖像被正確分成當前類別的概率；

目標類別獲取模塊，用于從所述若干個不同類別的概率向量中獲取最大的概率向量所對應的類別為目標類別；

判斷模塊，用于判斷所述目標類別的概率向量與L2范數的乘積是否大于預設閾值；若是，判定所述待分類圖像屬于所述目標類別；若否，判定所述待分類圖像屬于背景圖像。

7.如權利要求6所述的圖像分類裝置，其特征在于，所述裝置還包括圖像分類器訓練模塊，包括：

數據集獲取單元，用于獲取數據集；其中，所述數據集包括若干個不同類別的目標圖像和一類背景圖像；

數據劃分單元，用于將當前類別下的所有目標圖像輸入到預設分類器中，以使所述預設分類器將所述目標圖像劃分為典型數據和非典型數據；

計算單元，用于計算當前類別的所述目標圖像在所述數據集中所占的第一比例和所述背景圖像在所述數據集中所占的第二比例；

損失函數構建單元，用于根據當前類別的所述目標圖像、所述第一比例、所述第二比例構建待訓練的圖像分類器的損失函數；其中，所述圖像分類器用于輸出預設長度的向量，并將輸出的所述向量輸入輸出層，得到預設長度的概率向量；

訓練單元，用于將所述典型數據和所述非典型數據輸入到所述圖像分類器中，以訓練所述圖像分類器。