[發明專利]圖像識別方法、裝置、存儲介質和計算機程序產品

在審

• 申請號: 202111193404.3
• 申請日: 2021-10-13
• 公開（公告）號: CN113947204A
• 公開（公告）日: 2022-01-18
• 發明（設計）人: 楊馥魁
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N3/04;G06V10/774;G06K9/62
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司 11134
• 代理人: 豐佩印

1.一種圖像識別方法，包括：

獲取目標圖像；

利用第一圖像識別模型對所述目標圖像進行處理，得到所述目標圖像的識別結果，其中，所述第一圖像識別模型通過樣本圖像的特征圖、空間掩碼和通道掩碼進行訓練得到。

2.根據權利要求1所述的方法，還包括：

獲取所述樣本圖像；

分別利用第一圖像識別模型和第二圖像識別模型對所述樣本圖像進行特征提取，得到所述樣本圖像的第一特征圖和第二特征圖，其中，所述第二圖像識別模型為已經訓練好的模型；

基于所述第一特征圖和所述第二特征圖，生成所述空間掩碼和所述通道掩碼；

基于所述第一特征圖、所述第二特征圖、所述空間掩碼和所述通道掩碼，對所述第一圖像識別模型進行調整。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述基于所述第一特征圖和所述第二特征圖，生成所述空間掩碼和所述通道掩碼包括：

分別對所述第一特征圖和第二特征圖進行卷積，得到第一特征矩陣和第二特征矩陣；

基于所述第一特征矩陣和所述第二特征矩陣中空間維度的特征值，生成所述空間掩碼；

基于所述第一特征矩陣和所述第二特征矩陣中通道維度的特征值，生成所述通道掩碼。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述基于所述第一特征矩陣和所述第二特征矩陣中空間維度的特征值，生成所述空間掩碼包括：

獲取所述第一特征矩陣中所述空間維度的特征值的平均值，得到第一空間權重矩陣；

獲取所述第二特征矩陣中所述空間維度的特征值的平均值，得到第二空間權重矩陣；

對所述第一空間權重矩陣、所述第二空間權重矩陣和所述第一特征矩陣進行歸一化指數處理，得到第一歸一化指數矩陣；

獲取所述第一歸一化指數矩陣與所述樣本圖像的空間參數值的乘積，得到所述空間掩碼。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述對所述第一空間權重矩陣、所述第二空間權重矩陣和所述第一特征矩陣進行歸一化指數處理，得到第一歸一化指數矩陣包括：

獲取所述第一空間權重矩陣與所述第二空間權重矩陣之和，得到第一運算矩陣；

獲取所述第一運算矩陣與所述第一特征矩陣的比值，得到第二運算矩陣；

對所述第二運算矩陣進行歸一化指數處理，得到所述第一歸一化指數矩陣。

6.根據權利要求3所述的方法，其中，所述基于所述第一特征矩陣和所述第二特征矩陣中通道維度的特征值，生成所述通道掩碼包括：

獲取所述第一特征矩陣中所述通道維度的特征值的平均值，得到第一通道權重矩陣；

獲取所述第二特征矩陣中所述通道維度的特征值的平均值，得到第二通道權重矩陣；

對所述第一通道權重矩陣、所述第二通道權重矩陣和所述第一特征矩陣進行歸一化指數處理，得到第二歸一化指數矩陣；

獲取所述第二歸一化指數矩陣與所述樣本圖像的通道參數值的乘積，得到所述通道掩碼。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述對所述第一通道權重矩陣、所述第二通道權重矩陣和所述第一特征矩陣進行歸一化指數處理，得到第二歸一化指數矩陣包括：

獲取所述第一通道權重矩陣與所述第二通道權重矩陣之和，得到第三運算矩陣；

獲取所述第三運算矩陣與所述第一特征矩陣的比值，得到第四運算矩陣；

對所述第四運算矩陣進行歸一化指數處理，得到所述第二歸一化指數矩陣。

8.根據權利要求2至6中任意一項所述的方法，其中，所述基于所述第一特征圖、所述第二特征圖、所述空間掩碼和所述通道掩碼，對所述第一圖像識別模型進行調整包括：

對所述第一特征圖和所述第二特征圖進行二范數處理，得到初始損失函數；

獲取所述初始損失函數、所述空間掩碼和所述通道掩碼的乘積，得到目標損失函數；

基于所述目標損失函數對所述第二圖像識別模型的模型參數進行調整。