[發明專利]模型生成的方法、裝置、電子設備及介質

在審

• 申請號: 202011278545.0
• 申請日: 2020-11-16
• 公開（公告）號: CN112529040A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 丁晶晶
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

1.一種模型生成的方法，其特征在于，包括：

獲取第一圖像檢測模型，所述第一圖像檢測模型包含第一輸入通道以及第二輸入通道，所述第一輸入通道用于輸入原始樣本圖像，所述第二輸入通道用于輸入經過預設處理后的所述原始樣本圖像；

將所述原始樣本圖像輸入至第一輸入通道，得到第一維度特征，以及，將所述經過預設處理后的原始樣本圖像輸入至第二輸入通道，得到第二維度特征；

計算所述第一維度特征與所述第二維度特征的向量差值，并基于所述向量差值，得到第二圖像檢測模型；

利用所述第二圖像檢測模型對待識別圖像進行特征識別，得到對應的圖像特征。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述向量差值，得到第二圖像檢測模型，包括：

將所述向量差值作為損失函數，并利用該損失函數以及多張樣本圖像對空白的神經網絡模型進行訓練，直至得到訓練收斂的所述第二圖像檢測模型。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一圖像檢測模型中的所述第一通道與所述第二通道的卷積層和池化層采用相同的卷積核參數。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述經過預設處理后的原始樣本圖像輸入至第二輸入通道，得到第二維度特征，包括：

獲取所述經過預設處理后的所述原始樣本圖像；

對所述經過預設處理后的所述原始樣本圖像添加隨機的噪聲值后，再輸入至所述第二輸入通道的卷積層，得到所述第二維度特征。

5.如權利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述將所述原始樣本圖像輸入至第一輸入通道，得到第一維度特征，包括：

檢測所述原始樣本圖像的像素格式；

確定將所述原始樣本圖像的像素格式其壓縮為256*25的格式后輸入至所述第一通道中，得到所述第一維度特征。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二圖像檢測模型對待識別圖像進行特征識別，得到對應的圖像特征，包括：

將多個待識別圖像輸入至所述第二圖像檢測模型的多層卷積層，得到對應于1024維度的目標特征向量；

將所述對應于1024維度的目標特征向量作為所述待識別圖像對應的圖像特征；

利用多個所述待識別圖像對應的圖像特征，確定多個所述待識別圖像的圖像相似度。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設處理包括對所述原始樣本圖像進行裁剪、篡改、旋轉的至少一種。

8.一種模型生成的裝置，其特征在于，應用于IOS設備端，其中包括：

獲取模塊，被配置為獲取第一圖像檢測模型，所述第一圖像檢測模型包含第一輸入通道以及第二輸入通道，所述第一輸入通道用于輸入原始樣本圖像，所述第二輸入通道用于輸入經過預設處理后的所述原始樣本圖像；

所述獲取模塊，被配置為將所述原始樣本圖像輸入至第一輸入通道，得到第一維度特征，以及，將所述經過預設處理后的原始樣本圖像輸入至第二輸入通道，得到第二維度特征；

計算模塊，被配置為計算所述第一維度特征與所述第二維度特征的向量差值，并基于所述向量差值，得到第二圖像檢測模型；

識別模塊，被配置為利用所述第二圖像檢測模型對待識別圖像進行特征識別，得到對應的圖像特征。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲可執行指令；以及，

處理器，用于與所述存儲器顯示以執行所述可執行指令從而完成權利要求1-7中任一所述模型生成的方法的操作。

10.一種計算機可讀存儲介質，用于存儲計算機可讀取的指令，其特征在于，所述指令被執行時執行權利要求1-7中任一所述模型生成的方法的操作。