[发明专利]图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提出一种图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，通过将训练样本图像分别输入待训练的第一图像识别模型和训练完成的第二图像识别模型，从而由第二图像识别模型指导第一图像识别模型进行学习，使得第一图像识别模型仅针对第二图像识别模型识别出的干净样本进行学习；如此，可以在利用大规模训练样本进行训练时，由训练完成的第二图像识别模型指导对第一图像识别模型的训练，使第一图像识别模型仅利用干净样本进行训练，能够提升图像识别模型的训练效率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在利用大规模图像数据集进行图像识别模型的训练时，由于大规模图像数据集中一般存在较多的噪声样本，需要对图像数据集进行一定的数据清洗，以剔除图像数据集中的至少部分噪声样本，从而提升图像识别模型的训练效果。

然而，目前的数据清洗方案较为复杂，导致图像识别模型的训练效率较低。

发明内容

本申请的目的在于提供一种图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，能够提升图像识别模型的训练效率。

为了实现上述目的，本申请采用的技术方案如下：

第一方面，本申请提供一种图像识别模型的训练方法，应用于电子设备，所述电子设备保存有待训练的第一图像识别模型和训练完成的第二图像识别模型；所述方法包括：

将训练样本图像分别输入所述第一图像识别模型和所述第二图像识别模型，以使所述第一图像识别模型提取所述训练样本图像对应的特征信息，以及使所述第二图像识别模型输出所述训练样本图像对应的类型识别结果；其中，所述类型识别结果表征所述训练样本图像为噪声样本或者是干净样本；

当所述训练样本图像为噪声样本，则丢弃所述特征信息；

当所述训练样本图像为干净样本，则利用所述特征信息对所述第一图像识别模型进行训练。

第二方面，本申请提供一种图像识别模型的训练装置，应用于电子设备，所述电子设备保存有待训练的第一图像识别模型和训练完成的第二图像识别模型；所述装置包括：

数据处理模块，用于将训练样本图像分别输入所述第一图像识别模型和所述第二图像识别模型，以使所述第一图像识别模型提取所述训练样本图像对应的特征信息，以及使所述第二图像识别模型输出所述训练样本图像对应的类型识别结果；其中，所述类型识别结果表征所述训练样本图像为噪声样本或者是干净样本；

模型训练模块，用于当所述训练样本图像为噪声样本，则丢弃所述特征信息；

所述模型训练模块还用于，当所述训练样本图像为干净样本，则利用所述特征信息对所述第一图像识别模型进行训练。

第三方面，本申请提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现上述的图像识别模型的训练方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的图像识别模型的训练方法。