[发明专利]一种图片的分类方法及装置

说明书

本发明公开了一种图片的分类方法及装置，通过获取初始图片，然后将该初始图片输入到预设分类模型中，输出用于体现该初始图片类型的分类标签，那么，可以按照所述分类标签，分类显示该初始图片。这样，通过预先建立一个分类模型，即可替代人工对图片的分类工作，避免了人工分类出现效率低、分类结果不够准确的问题，实现对图片的高效和准确的分类，从而使包括展示图片功能的应用客户端可以更加精准的为用户提供服务。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种图片的分类方法及装置。

背景技术

为了满足用户的需求，很多装修设计公司和提供房屋交易服务的公司都相继推出了各自的应用客户端，直观的向用户展示大量的室内装修图片，以便于用户足不出户即可获知更多装修方面信息。

为了方便用户可以快速查看自己感兴趣的类型下的室内装修图片，提高获取信息的效率，该类应用客户端提供不同的图片类型，供用户根据自己的选择操作，浏览到自己可能感兴趣的类型对应的室内装修图片，而无需在拍摄或者绘制的海量室内装修图中漫无目的的查看该类应用客户端上存在的所有室内装修图。

目前，该类应用客户端对海量的室内装修图片的分类，采用的是人工干预的方式，一种情况下，在海量的室内装修图片上传之前由人工对其进行分类，再按照分类结果对应上传；另一种情况下，在海量的室内装修图片上传之后由人工对其进行分类分拣，再按照分类结果对应展示。但是，随着产生的需要进行分类的室内装修设计图片数量的大幅增长，这种人工分类的方式速度较慢、准确性较差。因此，如何提供一种可以高效、准确的将图片进行分类的方法，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种可以自动对室内装修图片进行分类的方法，可以替代人工分类的工作，从而实现高效、准确的图片分类。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种图片的分类方法及装置。

其中，本发明实施例提供的一种图片的分类方法，包括：

响应于用户的预设操作，获取初始图片；

将所述初始图片输入到预设分类模型中，输出所述初始图片对应的分类标签；所述分类标签用于体现所述初始图片的类型；

按照所述分类标签，分类显示所述初始图片。

可选地，所述预设分类模型为已基于训练图片与所述训练图片的分类标签之间的对应关系进行了训练的模型。

可选地，所述训练图片为携带分类标签的历史图片。

可选地，所述预设分类模型为卷积神经网络模型。

可选地，所述预设分类模型包括室内装修图片过滤子模型和分类子模型；所述将所述初始图片输入到预设分类模型中，输出所述初始图片对应的分类标签，具体包括：

将所述初始图片输入到所述室内装修图片过滤子模型中，若确定所述初始图片为所述室内装修图片，则输出所述初始图片，作为待分类图片；所述室内装修图片过滤子模型用于过滤掉所述初始图片中的非室内装修图片；

将所述待分类图片输入到所述分类子模型中，输出所述待分类图片对应的分类标签。

可选地，所述分类子模型包括功能间分类子模型、装修风格分类子模型和局部分类子模型；

所述分类标签包括功能间标签、装修风格标签和局部风格标签。

另外，本发明实施例提供的一种图片的分类装置，包括：

获取模块，用于响应于用户的预设操作，获取初始图片；

分类模块，用于将所述初始图片输入到预设分类模型中，输出所述初始图片对应的分类标签；所述分类标签用于体现所述初始图片的类型；