[发明专利]用于输出信息的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置，涉及云计算领域。上述方法的一具体实施方式包括：获取垃圾图像；根据预先训练的垃圾类别识别模型以及垃圾图像，识别垃圾图像中的垃圾对象的类别，得到类别识别结果，其中，垃圾类别识别模型用于表征垃圾图像与垃圾对象的类别的对应关系；根据预先训练的识别结果检测模型以及类别识别结果，确定类别识别结果是否正确，其中，识别结果检测模型用于判断类别识别结果是否正确；响应于确定类别识别结果正确，输出类别识别结果。该实施方式可以提高垃圾类别识别的准确度。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于输出信息的方法和装置。

背景技术

生活垃圾排出量日益增大，成分复杂多样，具有污染性、资源性和社会性等特点。某些垃圾如塑料、易拉罐等自然降解时间漫长，需要几十甚至上百年。使用卫生填埋方法处理这些垃圾，土地占用量大，被占用的土地长期得不到恢复，影响土地的可持续利用。使用焚烧方法处理这些垃圾，则会严重污染大气、破坏生产生活安全。而有些垃圾比如蔬菜残渣、果皮纸屑等则是可以用来进行高温堆肥或者回收重复利用。垃圾处理的目的是无害化、资源化和减量化，这就使得对垃圾进行精确分类，针对不同类别的垃圾采取不同的处理方法成为了需要迫切解决的问题。

发明内容

本申请实施例提出了用于输出信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的方法，包括：获取垃圾图像；根据预先训练的垃圾类别识别模型以及上述垃圾图像，识别上述垃圾图像中的垃圾对象的类别，得到类别识别结果，其中，上述垃圾类别识别模型用于表征垃圾图像与垃圾对象的类别的对应关系；根据预先训练的识别结果检测模型以及上述类别识别结果，确定上述类别识别结果是否正确，其中，上述识别结果检测模型用于判断类别识别结果是否正确；响应于确定上述类别识别结果正确，输出上述类别识别结果。

在一些实施例中，上述方法还包括：响应于确定上述类别识别结果错误，将上述垃圾图像及上述类别识别结果作为第一训练样本，重新训练上述识别结果检测模型。

在一些实施例中，上述响应于确定上述类别识别结果错误，将上述垃圾图像及上述类别识别结果作为第一训练样本，重新训练上述识别结果检测模型，包括：响应于确定上述类别识别结果错误，抠取上述垃圾图像中类别识别错误的垃圾对象的图像，将抠取得到的图像作为上述识别结果检测模型的输入，将错误的类别识别结果作为期望输出，重新训练上述识别结果检测模型。

在一些实施例中，上述垃圾类别识别模型通过以下第一训练步骤得到：获取第一训练样本集合，其中，第一训练样本包括样本垃圾图像以及标注的垃圾对象的类别；将上述第一训练样本集合中的至少一张样本垃圾图像作为输入，将所输入的样本垃圾图像标注的垃圾对象的类别作为期望输出，训练得到上述垃圾类别识别模型。

在一些实施例中，上述方法还包括：将上述第一训练样本集合中、未用于训练上述垃圾类别识别模型的样本垃圾图像作为测试样本垃圾图像；将上述测试样本垃圾图像输入上述垃圾类别识别模型，得到上述测试样本垃圾图像的类别识别结果；将上述测试样本垃圾图像的类别识别结果与所输入测试样本垃圾图像的标注的垃圾类别进行对比，确定上述测试样本垃圾图像的类别识别结果是否正确。

在一些实施例中，上述识别结果检测模型通过以下第二训练步骤得到：获取上述测试样本垃圾图像的类别识别结果中、错误的类别识别结果以及对应的测试样本垃圾图像；将获取的测试样本垃圾图像与其类别识别结果作为第二训练样本，得到第二训练样本集合；将上述第二训练样本集合中的至少一张样本垃圾图像作为输入，将与所输入的样本垃圾图像对应的识别垃圾类别作为期望输出，训练得到上述识别结果检测模型。