[發明專利]圖像識別方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 202110667481.1
• 申請日: 2021-06-16
• 公開（公告）號: CN113553905A
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 王強昌;郭國棟
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 王萌

1.一種圖像識別方法，包括：

獲取待識別圖像的特征圖像，并根據所述特征圖像生成注意力分布熱力圖；

根據所述注意力分布熱力圖生成注意力特征向量和注意力關系特征值；

根據所述注意力特征向量和注意力關系特征值生成所述待識別圖像的類別。

2.根據權利要求1所述的方法，所述獲取待識別圖像的特征圖像，包括：

通過特征提取網絡獲取所述待識別圖像的特征圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，所述根據所述特征圖像生成注意力分布熱力圖，包括：

根據所述特征圖像生成注意力圖像；

根據所述注意力圖像和所述特征圖像生成所述注意力分布熱力圖。

4.根據權利要求3所述的方法，所述根據所述特征圖像生成注意力圖像，包括：

通過卷積核對所述特征圖像進行降維，以生成所述注意力圖像，其中，所述注意力圖像為單通道圖像。

5.根據權利要求3所述的方法，所述根據所述注意力圖像和所述特征圖像生成注意力分布熱力圖，包括：

將所述注意力圖像和所述特征圖像點進行對點相乘，以獲取所述注意力分布熱力圖。

6.根據權利要求1所述的方法，所述根據所述注意力分布熱力圖生成注意力特征向量和注意力關系特征值，包括：

對所述注意力分布熱力圖進行全局平均池化處理，以獲取注意力特征值；

將所述注意力特征值拼接并獲取所述注意力特征向量。

7.根據權利要求6所述的方法，還包括：

以注意力特征值為節點構建圖神經網絡；

根據所述圖神經網絡生成所述注意力分布熱力圖的注意力關系特征值。

8.根據權利要求1或7所述的方法，所述根據所述注意力特征向量和注意力關系特征值生成所述待識別圖像的類別，包括：

將所述注意力特征向量和注意力關系特征值相乘以生成所述待識別圖像的特征向量；

將所述待識別圖像的特征向量輸入全連接網絡，以獲取所述待識別圖像特征向量的類別，其中，所述待識別圖像特征向量的類別為所述待識別圖像的類別。

9.一種圖像識別裝置，包括：

特征提取模塊，用于獲取待識別圖像的特征圖像，并根據所述特征圖像生成注意力分布熱力圖；

注意關系獲取模塊，用于根據所述注意力分布熱力圖生成注意力特征向量和注意力關系特征值；

圖像識別模塊，用于根據所述注意力特征向量和注意力關系特征值生成所述待識別圖像的類別。

10.根據權利要求9所述的裝置，所述特征提取模塊，包括：

特征提取子模塊，用于通過特征提取網絡獲取所述待識別圖像的特征圖像。

11.根據權利要求9所述的裝置，所述特征提取模塊，包括：

注意力圖像獲取子模塊，用于根據所述特征圖像生成注意力圖像；

熱力圖獲取子模塊，用于根據所述注意力圖像和所述特征圖像生成所述注意力分布熱力圖。

12.根據權利要求11所述的裝置，所述注意力圖像獲取子模塊，包括：

圖像降維單元，用于通過卷積核對所述特征圖像進行降維，以生成所述注意力圖像，其中，所述注意力圖像為單通道圖像。

13.根據權利要求11所述的裝置，所述熱力圖獲取子模塊，包括：

乘法單元，用于將所述注意力圖像和所述特征圖像點進行對點相乘，以獲取所述注意力分布熱力圖。

14.根據權利要求9所述的裝置，所述注意關系獲取模塊，包括：

池化子模塊，用于對所述注意力分布熱力圖進行全局平均池化處理，以獲取注意力特征值；

拼接子模塊，用于將所述注意力特征值拼接并獲取所述注意力特征向量。