[發明專利]圖像分類方法、裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011322350.1
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號: CN112364933A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 申世偉;李家宏;李思則;李巖
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/34
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 王英

1.一種圖像分類方法，其特征在于，所述方法包括：

對目標圖像進行特征提取，得到特征圖；

對所述特征圖的多個指定區域進行裁剪處理，得到各所述指定區域分別對應的特征子圖；

基于關聯關系提取模型對裁剪得到的多個所述特征子圖進行關聯關系提取操作，得到包含各所述特征子圖之間的關聯關系的分類特征；

對所述分類特征進行分類處理，得到所述目標圖像的分類結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，關聯關系提取模型包括編碼器和解碼器，所述基于關聯關系提取模型對裁剪得到的多個所述特征子圖進行關聯關系提取操作，得到包含各所述特征子圖之間的關聯關系的分類特征，包括：

對每個所述特征子圖分別進行降維處理，得到各個所述特征子圖分別對應的特征向量；

將各所述特征子圖對應的所述特征向量按照指定順序輸入至所述編碼器進行編碼處理得到各特征子圖的特征向量的編碼結果；

采用所述解碼器對所述編碼結果進行解碼處理，得到所述分類特征。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述解碼器針對每個特征向量輸出一個輸出向量；則所述采用所述解碼器對所述編碼結果進行解碼處理，得到所述分類特征，包括：

采用所述解碼器對所述編碼結果進行解碼處理，得到第i個輸出向量作為所述分類特征，其中i為正整數，且i小于或等于所述特征子圖的總數量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個指定區域在所述特征圖中的位置分布不同，所述對所述特征圖的多個指定區域進行裁剪處理，得到各所述指定區域分別對應的特征子圖，包括：

采用以下方式中的任一方式或組合得到各所述指定區域分別對應的特征子圖：

方式1：在各所述指定區域內進行隨機裁剪，得到指定尺寸的初始特征子圖；將各所述初始特征子圖進行縮放處理，得到目標尺寸的所述特征子圖；

方式2：對各所述指定區域分別執行：

以所述指定區域的中心為裁剪后的初始特征子圖的中心，從所述指定區域中裁剪出所述初始特征子圖；將各所述初始特征子圖進行縮放處理，得到目標尺寸的所述特征子圖。

5.根據權利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，所述對所述分類特征進行分類處理，得到所述目標圖像的分類結果，包括：

采用深度神經網絡對所述分類特征進行特征提取得到目標特征；

基于特征與分類結果之間的對應關系，得到所述目標特征屬于目標類別的概率；

當所述概率大于概率閾值時，確定所述目標對象的類別為所述目標類別。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對目標圖像進行特征提取，得到特征圖，包括：

采用預先訓練的分類網絡對所述目標對象進行特征提取，得到所述特征圖。

7.一種圖像分類裝置，其特征在于，所述裝置包括：

特征圖提取模塊，被配置為執行對目標圖像進行特征提取，得到特征圖；

裁剪模塊，被配置為執行對所述特征圖的多個指定區域進行裁剪處理，得到各所述指定區域分別對應的特征子圖；

關聯信息提取模塊，被配置為執行基于關聯關系提取模型對裁剪得到的多個所述特征子圖進行關聯關系提取操作，得到包含各所述特征子圖之間的關聯關系的分類特征；

分類模塊，被配置為執行對所述分類特征進行分類處理，得到所述目標圖像的分類結果。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，關聯關系提取模型包括編碼器和解碼器，所述關聯信息提取模塊，被配置為執行：

對每個所述特征子圖分別進行降維處理，得到各個所述特征子圖分別對應的特征向量；

將各所述特征子圖對應的所述特征向量按照指定順序輸入至所述編碼器進行編碼處理得到各特征子圖的特征向量的編碼結果；

采用所述解碼器對所述編碼結果進行解碼處理，得到所述分類特征。