[發(fā)明專利]圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)生成方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010789105.5
• 申請(qǐng)日: 2020-08-07
• 公開（公告）號(hào): CN112288074A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王亞昆;周小三;劉藝飛;杜舒舒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 京東安聯(lián)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)有限公司
• 主分類號(hào): G06N3/04
• 分類號(hào): G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京律智知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11438
• 代理人: 王輝;闞梓瑄

1.一種圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)生成方法，其特征在于，包括：

獲取各原始圖像及對(duì)應(yīng)的標(biāo)注文件，所述標(biāo)注文件包括對(duì)所述原始圖像的標(biāo)注信息；

依據(jù)所述標(biāo)注信息得到所述原始圖像的掩膜圖像及類型標(biāo)簽，將所述原始圖像、所述掩膜圖像及所述類型標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)；

其中，所述預(yù)搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層包括所述原始圖像的掩膜輸出及類別輸出。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)生成方法，其特征在于，所述標(biāo)注信息包括對(duì)所述原始圖像的有效區(qū)域及類型進(jìn)行的標(biāo)注，所述有效區(qū)域包括待識(shí)別區(qū)域，所述待識(shí)別區(qū)域包含所述原始圖像的類別特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述依據(jù)所述標(biāo)注信息得到所述原始圖像的掩膜圖像，包括：

依據(jù)所述標(biāo)注信息獲取對(duì)所述有效區(qū)域及所述待識(shí)別區(qū)域的點(diǎn)標(biāo)注，并基于所述點(diǎn)標(biāo)注獲取所述原始圖像的掩膜圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，包括：

通過(guò)所述預(yù)搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層對(duì)所述原始圖像進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)尺度特征圖；

對(duì)各所述尺度特征圖進(jìn)行特征融合及歸一化處理，得到所述原始圖像的預(yù)測(cè)類別；

對(duì)各所述尺度特征圖進(jìn)行向上采樣，得到與所述原始圖像尺度相同的掩膜輸出；

依據(jù)所述預(yù)測(cè)類別和所述類型標(biāo)簽，以及所述掩膜輸出及所述掩膜圖像對(duì)所述預(yù)搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)迭代，直至得到所述圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述方法訓(xùn)練得到所述圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的主網(wǎng)絡(luò)，所述圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)還包括一個(gè)分類網(wǎng)絡(luò)分支，所述得到所述原始圖像的預(yù)測(cè)類別，包括：

通過(guò)所述分類網(wǎng)絡(luò)分支的卷積層對(duì)所述原始圖像進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)尺度特征圖；

將所述分類網(wǎng)絡(luò)分支得到的所述尺度特征圖與所述主網(wǎng)絡(luò)得到的所述尺度特征圖進(jìn)行特征融合及歸一化處理，得到所述原始圖像的預(yù)測(cè)類別。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述方法還包括：

裁剪所述預(yù)搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的掩膜輸出及對(duì)應(yīng)的掩膜預(yù)測(cè)分支；

將訓(xùn)練得到的參數(shù)遷移至裁剪后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。

7.一種圖像識(shí)別方法，其特征在于，包括：

依據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法生成圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)；

獲取待識(shí)別圖像并輸入至所述圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，得到所述待識(shí)別圖像的類別。

8.一種圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)生成裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取各原始圖像及對(duì)應(yīng)的標(biāo)注文件，所述標(biāo)注文件包括對(duì)所述原始圖像的標(biāo)注信息；

生成模塊，用于依據(jù)所述標(biāo)注信息得到所述原始圖像的掩膜圖像及類型標(biāo)簽，將所述原始圖像、所述掩膜圖像及所述類型標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)；

其中，所述預(yù)搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層包括所述原始圖像的掩膜輸出及類別輸出。

9.一種圖像識(shí)別裝置，其特征在于，包括：

網(wǎng)絡(luò)生成模塊，用于依據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法生成圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)；

類型預(yù)測(cè)模塊，獲取待識(shí)別圖像并輸入至所述圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，得到所述待識(shí)別圖像的類別。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的方法。

11.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

處理器；

存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)所述處理器的可執(zhí)行指令；

其中，所述處理器配置為經(jīng)由執(zhí)行所述可執(zhí)行指令來(lái)執(zhí)行權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的方法。