[發明專利]圖像的識別方法、裝置、存儲介質以及電子設備

在審

• 申請號: 202210578525.8
• 申請日: 2022-05-25
• 公開（公告）號: CN114972865A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 朱彥浩;胡郡郡;唐大閏
• 申請（專利權）人: 北京明略昭輝科技有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/74;G06V10/24;G06V20/60
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 林鵬飛

1.一種圖像的識別方法，其特征在于，包括：

獲取目標圖像，其中，所述目標圖像中包含待分類對象；

對所述目標圖像進行數據增強，得到第一圖像和第二圖像；

將所述第一圖像輸入至第一識別模型，得到第一輸出結果并根據所述第一輸出結果確定所述目標圖像的分類結果，將所述第二圖像輸入第二識別模型，得到第二輸出結果；

獲取所述第一輸出結果與所述第二輸出結果的對比結果；

在所述對比結果小于閾值的情況下，輸出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，所述對所述目標圖像進行數據增強，得到第一圖像和第二圖像包括：

對所述目標圖像進行第一度數的角度旋轉，得到第一旋轉圖像；

水平或豎直翻轉所述第一旋轉圖像，得到第一翻轉圖像；

對所述第一翻轉圖像進行隨機裁剪，得到所述第一圖像；

對所述目標圖像進行第二度數的角度旋轉,得到第二旋轉圖像；

水平或豎直翻轉所述第二旋轉圖像，得到第二翻轉圖像；

對所述第二翻轉圖像進行隨機裁剪，得到所述第二圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述第一輸出結果與所述第二輸出結果的對比結果包括：

計算所述第一輸出結果和所述第二輸出結果之間的余弦距離，得到所述對比結果。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在所述對比結果大于或等于所述閾值的情況下，更新所述第一識別模型和所述第二識別模型的模型參數。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述對比結果大于或等于所述閾值的情況下，更新所述第一識別模型的模型參數包括：

調整所述第一識別模型的模型參數；

使用調整后的所述第一識別模型識別所述第一圖像，得到所述第一輸出結果；

在所述目標圖像包括所述待分類對象的情況下，在所述對比結果仍大于或等于所述閾值的情況下，或所述分類結果與所述標注結果不同的情況下，繼續調整所述第一識別模型的模型參數，直到所述對比結果小于所述閾值且所述分類結果與所述標注結果相同。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述在所述對比結果大于或等于所述閾值的情況下，更新所述第一識別模型的模型參數包括：

調整所述第一識別模型的模型參數；

使用調整后的所述第一識別模型識別所述第一圖像，得到所述第一輸出結果；

在所述目標圖像未包括所述待分類對象的情況下，在所述對比結果仍大于或等于所述閾值的情況下，繼續調整所述第一識別模型的模型參數，直到所述對比結果小于所述閾值。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述在所述對比結果大于或等于所述閾值的情況下，更新所述第二識別模型的模型參數包括：

獲取更新后的所述第一識別模型的更新模型參數和所述第二識別模型的當前模型參數；

根據所述第一識別模型的更新模型參數和所述第二識別模型的當前模型參數更新所述第二識別模型，得到所述第二識別模型的更新模型參數。

8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一識別模型的更新模型參數和所述第二識別模型的當前模型參數更新所述第二識別模型，得到所述第二識別模型的更新模型參數包括：

將所述第一識別模型的更新模型參數乘以第一值，得到第一模型參數；

將所述第二識別模型的當前模型參數乘以第二值，得到第二模型參數，其中，所述第一值和所述第二值的和為1；

對所述第一模型參數和所述第二模型參數進行求和，得到所述第二識別模型的更新模型參數。