[发明专利]图像处理方法、装置和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置和存储介质。方法包括：通过第一神经网络模型从样本图像中提取对应的语义特征；对从所述样本图像中提取的语义特征进行聚类，得到所述样本图像对应的语义标签；通过所述样本图像以及对应的语义标签训练第二神经网络模型；通过所述第二神经网络模型，从第一图库中的第一图像、以及第二图库中的第二图像中提取对应的语义特征；根据从所述第一图像以及所述第二图像中提取的语义特征，确定用于将所述第一图像与所述第二图库进行区分的目标语义距离；根据所述目标语义距离从所述第一图库中检索与接收的待检索图像相同的第一图像。通过本发明实施例，能够提高图像检索的准确率和效率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像处理方法、装置和存储介质。

背景技术

以神经网络模型为基础的深度学习技术得到快速发展，尤其在图像检索领域，很多图像检索类的任务场景引入了基于深度学习的检索算法。当用户输入一张待检索图像后，能够通过神经网络模型对输入的图像进行识别，基于用户设定的固定的匹配阈值，检索出大量的图像作为检索结果。其中，检索结果为疑似的相似图像，需要用户通过人工二次判断，从检索结果中找出与待检索的图像相同的图像，无法精确地检索出与待检索图像相同的图像。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理方法、装置和存储介质，能够提高图像检索的准确率和效率。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：

通过第一神经网络模型从样本图像中提取对应的语义特征；

对从所述样本图像中提取的语义特征进行聚类，得到所述样本图像对应的语义标签；

通过所述样本图像以及对应的语义标签训练第二神经网络模型；

通过所述第二神经网络模型，从第一图库中的第一图像、以及从第二图库中的第二图像中提取对应的语义特征；

根据从所述第一图像以及所述第二图像中提取的语义特征，确定用于将所述第一图像与所述第二图库进行区分的目标语义距离；

根据所述目标语义距离从所述第一图库中检索与接收的待检索图像相同的第一图像。

本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：

将第一图库中第一图像与第二图库中第二图像之间的语义距离进行比较，以确定用于将所述第一图像与所述第二图库进行区分的目标语义距离；

根据所述目标语义距离从所述第一图库中检索与接收的待检索图像相同的第一图像；

输出对应所述待检索图像的检索结果。

本发明实施例提供一种图像处理装置，包括：

第一提取单元，用于通过第一神经网络模型从样本图像中提取对应的语义特征；

聚类单元，用于对从所述样本图像中提取的语义特征进行聚类，得到所述样本图像对应的语义标签；

训练单元，用于通过所述样本图像以及对应的语义标签训练第二神经网络模型

第二提取单元，用于通过所述第二神经网络模型，从第一图库中的第一图像、以及从第二图库中的第二图像中提取对应的语义特征；

区分单元，用于根据从所述第一图像以及所述第二图像中提取的语义特征，确定用于将所述第一图像与所述第二图库进行区分的目标语义距离；

检索单元，用于根据所述目标语义距离从所述第一图库中检索与接收的待检索图像相同的第一图像。

在一些实施例中，所述检索单元，还用于：