[發明專利]圖像樣本處理方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品

在審

• 申請號: 202011560938.0
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112560987A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 戴兵;葉芷
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

1.一種圖像樣本處理方法，包括：

獲取圖像樣本集；

使用M個分類模型對所述圖像樣本集中的圖像樣本進行分類，得到所述圖像樣本集中每個圖像樣本的M個分類信息，所述M為大于1的整數；

依據所述M個分類信息，在所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本，并為所述部分圖像樣本添加類別標簽。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，目標圖像樣本的所述M個分類信息包括：所述M個分類模型分別對所述目標圖像樣本進行分類預測得到的M個預測分值信息；

其中，所述目標圖像樣本為所述圖像樣本集中的任一圖像樣本。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述依據所述M個分類信息，在所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本，并為所述部分圖像樣本添加類別標簽，包括：

將所述圖像樣本集中每個圖像樣本的所述M個分類預測分值信息分別進行平均運算，得到每個圖像樣本的目標預測分值信息；

針對每個圖像樣本的目標預測分值信息分別執行歸一化指數SoftMax操作，得到每個圖像樣本的圖像類別預測分值；

依據每個圖像樣本的圖像類別預測分值，在所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本，并為所述部分圖像樣本添加類別標簽。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述圖像類別預測分值包括：圖像樣本所屬的圖像類別的預測分值，所述依據每個圖像樣本的圖像類別預測分值，在所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本，并為所述部分圖像樣本添加類別標簽，包括：

將屬于目標圖像類別的圖像樣本的預測分值進行倒序排列，并在屬于所述目標圖像類別的圖像樣本中選擇所述倒序排列中前N個圖像樣本，以及在所述前N個圖像樣本中選擇預測分值高于預設閾值的圖像樣本，并為高于所述預設閾值的圖像樣本添加所述目標圖像類別的標簽，N為大于1的整數；

其中，所述目標圖像類別為所述部分圖像樣本包括的任一圖像類別。

5.一種圖像樣本處理裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取圖像樣本集；

分類模塊，用于使用M個分類模型對所述圖像樣本集中的圖像樣本進行分類，得到所述圖像樣本集中每個圖像樣本的M個分類信息，所述M為大于1的整數；

添加模塊，用于依據所述M個分類信息，在所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本，并為所述部分圖像樣本添加類別標簽。

6.根據權利要求5所述的裝置，其中，目標圖像樣本的所述M個分類信息包括：所述M個分類模型分別對所述目標圖像樣本進行分類預測得到的M個預測分值信息；

其中，所述目標圖像樣本為所述圖像樣本集中的任一圖像樣本。

7.根據權利要求6所述的裝置，其中，所述添加模塊，包括：

計算單元，用于將所述圖像樣本集中每個圖像樣本的所述M個分類預測分值信息分別進行平均運算，得到每個圖像樣本的目標預測分值信息；

操作單元，用于針對每個圖像樣本的目標預測分值信息分別執行歸一化指數SoftMax操作，得到每個圖像樣本的圖像類別預測分值；

添加單元，用于依據每個圖像樣本的圖像類別預測分值，所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本，并為所述部分圖像樣本添加類別標簽。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述圖像類別預測分值包括：圖像樣本所屬的圖像類別的預測分值，所述添加單元用于將屬于目標圖像類別的圖像樣本的預測分值進行倒序排列，并在屬于所述目標圖像類別的圖像樣本中選擇所述倒序排列中前N個圖像樣本，以及在所述前N個圖像樣本中選擇預測分值高于預設閾值的圖像樣本，并為高于所述預設閾值的圖像樣本添加所述目標圖像類別的標簽，N為大于1的整數；

其中，所述目標圖像類別為所述部分圖像樣本包括的任一圖像類別。