[發明專利]圖像處理模型的訓練和使用方法、裝置、服務器及介質

在審

• 申請號: 202010820355.0
• 申請日: 2020-08-14
• 公開（公告）號: CN111915021A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 楊帆
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 彭瓊

本公開關于一種圖像處理模型的訓練和使用方法、裝置、服務器及介質。其中，該圖像處理模型的訓練方法包括：獲取多個類別的圖像；針對每個類別的圖像，分別執行以下步驟：將圖像輸入到初始模型中，進行迭代訓練；在每次迭代過程中，計算圖像對應的第一距離和第二距離，并根據第一距離和第二距離設置下次迭代訓練的目標模型參數；在滿足訓練停止條件時，得到圖像處理模型。采用本公開，能夠提高圖像特征的區分度。

技術領域

本公開涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理模型的訓練和使用方法、裝置、服務器及介質。

背景技術

隨著機器學習的不斷發展，圖像識別技術得到了飛速發展。得益于模型的使用和損失函數的設計，圖像識別技術的應用愈發普遍。

在對圖像進行圖像識別之前，通常先提取出該圖像的圖像特征，然后再基于提取出的圖像特征，對該圖像進行圖像識別。然而，提取出的圖像特征的區分度往往較低。

發明內容

本公開提供一種圖像處理模型的訓練和使用方法、裝置、服務器及介質，以至少解決相關技術中提取的圖像特征的區分度較低的問題。本公開的技術方案如下：

根據本公開實施例的第一方面，提供一種圖像處理模型的訓練方法，包括：

獲取多個類別的圖像；

針對每個類別的圖像，分別執行以下步驟：

將圖像輸入到初始模型中，進行迭代訓練；

在每次迭代過程中，計算圖像對應的第一距離和第二距離，并根據所述第一距離和所述第二距離設置下次迭代訓練的目標模型參數；所述第一距離為圖像在當次迭代過程中預測得到的第一圖像特征與第二圖像特征的距離，所述第二距離為圖像在當次迭代過程中預測得到的第一圖像特征與第三圖像特征的最大距離；

在滿足訓練停止條件時，得到圖像處理模型；

其中，在對目標類別的圖像進行第一次迭代時，所述第二圖像特征為目標類別的第一預設特征，所述第三圖像特征為所述多個類別中除所述目標類別以外的其它類別的第二預設特征；在對目標類別的圖像進行第N次迭代時，所述第二圖像特征為第N-1次迭代時目標類別的第一圖像特征，所述第三圖像特征為第N-1次迭代時所述多個類別中除所述目標類別以外的其它類別的第一圖像特征，N≥2，且N為正整數。

根據本公開實施例的第二方面，提供一種圖像處理模型的使用方法，包括：獲取目標圖像；

將所述目標圖像輸入到如第一方面所述的圖像處理模型中，得到目標圖像特征。

根據本公開實施例的第三方面，提供一種圖像處理模型的訓練裝置，包括：

第一獲取單元，被配置為執行獲取多個類別的圖像；

迭代訓練單元，被配置為針對每個類別的圖像，分別執行迭代處理；

其中，所述迭代訓練單元包括：

輸入子單元，被配置為執行將圖像輸入到初始模型中，進行迭代訓練；

計算子單元，被配置為執行在每次迭代過程中，計算圖像對應的第一距離和第二距離；

設置子單元，被配置為執行根據所述第一距離和所述第二距離，設置下次迭代訓練的目標模型參數；所述第一距離為圖像在當次迭代過程中預測得到的第一圖像特征與第二圖像特征的距離，所述第二距離為圖像在當次迭代過程中預測得到的第一圖像特征與第三圖像特征的最大距離；

訓練停止子單元，被配置為在滿足訓練停止條件時，得到圖像處理模型；