图像相似识别模型的训练方法、装置及图像相似识别方法
申请人信息
- 申请人:中移互联网有限公司; 中国移动通信集团有限公司
- 申请人地址:510640 广东省广州市天河区高唐路333号自编1.1栋
- 发明人: 中移互联网有限公司; 中国移动通信集团有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 图像相似识别模型的训练方法、装置及图像相似识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311483310.9 |
| 申请日 | 2023/11/8 |
| 公告号 | CN117611844A |
| 公开日 | 2024/2/27 |
| IPC主分类号 | G06V10/74 |
| 权利人 | 中移互联网有限公司; 中国移动通信集团有限公司 |
| 发明人 | 曾天颖; 庄仁峰; 胡文辉; 郑敏; 吴华挚; 李盛阁; 郝立波; 马德琳; 张家晟; 刘特玮; 戴晶晶; 杜琪; 苏儒; 龙斌; 王冠麟; 王英潮; 詹承宗; 赵佳雨; 方宏文; 庞晶晶; 胡斯轶; 李陈财; 陈赞旺; 唐来贤 |
| 地址 | 广东省广州市天河区高唐路333号自编1.1栋; 北京市西城区金融大街29号 |
摘要文本
中移互联网有限公司; 中国移动通信集团有限公司获取“一种透气窗帘布”专利技术，本申请提出了一种图像相似识别模型的训练方法、装置及图像相似识别方法，涉及图像处理技术领域和图像识别技术领域。包括：针对样本图像对中的任一样本图像，由图像相似识别模型中的N级特征提取层对样本图像进行特征提取，得到多级特征提取层的候选特征图；基于第N级特征提取层的候选特征图N和第N‑1级特征提取层的候选特征图N‑1获取第N‑1级特征图，基于第N‑1级特征图和第N‑2级特征提取层的候选特征图N‑2获取上一级特征图，直至获取到第N‑m级特征图；根据第N‑m级特征图获取样本图像的目标特征图，根据参考标签值、两张样本图像各自的目标特征图，对图像相似识别模型进行调整。本申请提高了图像相似识别的准确度，能够准确、及时的实现异常图像的过滤。
专利主权项内容
1.一种图像相似识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本图像对及其对应的参考标签值，并基于所述样本图像对对图像相似识别模型进行训练，所述样本图像对包括两张不同的样本图像；针对所述样本图像对中的任一样本图像，由所述图像相似识别模型中的N级特征提取层对所述样本图像进行特征提取，获取多级特征提取层的候选特征图，所述N为大于2的整数；基于卷积处理和上采样处理对第N级特征提取层的候选特征图N和第N-1级特征提取层的候选特征图N-1进行特征融合，获取第N-1级特征图，继续基于卷积处理和上采样处理对所述第N-1级特征图和第N-2级特征提取层的候选特征图N-2进行特征融合，获取上一级特征图，直至获取到第N-m级特征图，所述m为正整数；根据所述第N-m级特征图与第N-m-1级特征提取层的候选特征图N-m-1获取所述样本图像的目标特征图；根据所述参考标签值、两张所述样本图像各自的目标特征图，获取所述样本图像对的损失函数，以对所述图像相似识别模型进行调整，继续使用下一样本图像对对调整后的图像相似识别模型进行训练，直至训练结束得到目标图像相似识别模型。