[發明專利]圖像處理方法及裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010790826.8
• 申請日: 2020-08-07
• 公開（公告）號: CN111931844A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 楊靖康;馮俐銅;陳偉嶸;嚴肖朋;鄭華濱;張偉
• 申請（專利權）人: 商湯集團有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待識別的目標圖像；

利用已訓練的圖像識別網絡對所述目標圖像進行識別，確定所述目標圖像中目標對象的類別信息，其中，所述已訓練的圖像識別網絡是基于樣本圖像的樣本標簽所對應的置信度對初始狀態的圖像識別網絡進行訓練得到的，所述樣本標簽所對應的置信度是基于所述初始狀態的圖像識別網絡輸出的所述樣本圖像的第一識別結果得到的。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標圖像具有網絡標簽；所述方法還包括：

基于所述目標圖像中目標對象的類別信息，對所述目標圖像的網絡標簽進行檢驗，得到檢驗結果；

根據所述檢驗結果確定所述目標圖像的標注信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述目標圖像中目標對象的類別信息，作為所述目標圖像的標注信息。

4.根據權利要求1至3任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

對所述初始狀態的圖像識別網絡進行N輪訓練，得到所述已訓練的圖像識別網絡，N為大于1的整數，

其中，針對所述N輪訓練中的第i輪訓練，所述對所述初始狀態的圖像識別網絡進行N輪訓練，得到所述已訓練的圖像識別網絡，包括：

基于所述樣本標簽對應的第一損失、所述第一識別結果對應的第二損失和所述樣本標簽所對應的置信度，對第i-1個訓練狀態的圖像識別網絡進行一輪訓練，得到第i個訓練狀態的圖像識別網絡，i為整數且1i≤N。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述樣本標簽對應的第一損失、所述第一識別結果對應的第二損失和所述樣本標簽所對應的置信度，對第i-1個訓練狀態的圖像識別網絡進行一輪訓練，得到第i個訓練狀態的圖像識別網絡，包括：

根據所述樣本標簽所對應的置信度，對所述第一損失和所述第二損失進行加權求和，得到所述樣本圖像對應的網絡損失；

基于所述網絡損失對所述第i-1個訓練狀態的圖像識別網絡進行一次訓練，得到第i個訓練狀態的圖像識別網絡。

6.根據權利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述樣本圖像的增強圖像，其中，所述增強圖像是對所述樣本圖像進行增強處理得到的；

將所述增強圖像輸入所述第i-1個訓練狀態的圖像識別網絡，得到所述增強圖像的第二識別結果；

根據所述樣本圖像的樣本標簽以及所述第二識別結果，確定所述樣本標簽對應的第一損失。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述樣本圖像輸入所述初始狀態的圖像識別網絡，得到所述樣本圖像的第一識別結果；

根據所述第一識別結果和所述第二識別結果，確定所述第一識別結果對應的第二損失。

8.根據權利要求1至7任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在所述樣本圖像的第一識別結果中多個類別對應的概率中，將所述樣本圖像的樣本標簽所指示的第一類別對應的概率確定為所述樣本標簽所對應的置信度。

9.根據權利要求1至7任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

針對多個樣本圖像中的第一樣本圖像，根據所述第一樣本圖像的圖像特征，獲取所述多個樣本圖像中的多個第二樣本圖像，其中，所述第一樣本圖像是所述多個樣本圖像中任意一個樣本圖像；

將所述第一樣本圖像的第一識別結果和所述第二樣本圖像的第一識別結果進行融合，得到融合結果；

基于所述融合結果確定所述第一樣本圖像的樣本標簽所對應的置信度。