[发明专利]模型生成的方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种模型生成的方法，其特征在于，包括：

获取第一图像检测模型，所述第一图像检测模型包含第一输入通道以及第二输入通道，所述第一输入通道用于输入原始样本图像，所述第二输入通道用于输入经过预设处理后的所述原始样本图像；

将所述原始样本图像输入至第一输入通道，得到第一维度特征，以及，将所述经过预设处理后的原始样本图像输入至第二输入通道，得到第二维度特征；

计算所述第一维度特征与所述第二维度特征的向量差值，并基于所述向量差值，得到第二图像检测模型；

利用所述第二图像检测模型对待识别图像进行特征识别，得到对应的图像特征。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述向量差值，得到第二图像检测模型，包括：

将所述向量差值作为损失函数，并利用该损失函数以及多张样本图像对空白的神经网络模型进行训练，直至得到训练收敛的所述第二图像检测模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像检测模型中的所述第一通道与所述第二通道的卷积层和池化层采用相同的卷积核参数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述经过预设处理后的原始样本图像输入至第二输入通道，得到第二维度特征，包括：

获取所述经过预设处理后的所述原始样本图像；

对所述经过预设处理后的所述原始样本图像添加随机的噪声值后，再输入至所述第二输入通道的卷积层，得到所述第二维度特征。

5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述将所述原始样本图像输入至第一输入通道，得到第一维度特征，包括：

检测所述原始样本图像的像素格式；

确定将所述原始样本图像的像素格式其压缩为256*25的格式后输入至所述第一通道中，得到所述第一维度特征。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二图像检测模型对待识别图像进行特征识别，得到对应的图像特征，包括：

将多个待识别图像输入至所述第二图像检测模型的多层卷积层，得到对应于1024维度的目标特征向量；

将所述对应于1024维度的目标特征向量作为所述待识别图像对应的图像特征；

利用多个所述待识别图像对应的图像特征，确定多个所述待识别图像的图像相似度。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设处理包括对所述原始样本图像进行裁剪、篡改、旋转的至少一种。

8.一种模型生成的装置，其特征在于，应用于IOS设备端，其中包括：

获取模块，被配置为获取第一图像检测模型，所述第一图像检测模型包含第一输入通道以及第二输入通道，所述第一输入通道用于输入原始样本图像，所述第二输入通道用于输入经过预设处理后的所述原始样本图像；

所述获取模块，被配置为将所述原始样本图像输入至第一输入通道，得到第一维度特征，以及，将所述经过预设处理后的原始样本图像输入至第二输入通道，得到第二维度特征；

计算模块，被配置为计算所述第一维度特征与所述第二维度特征的向量差值，并基于所述向量差值，得到第二图像检测模型；

识别模块，被配置为利用所述第二图像检测模型对待识别图像进行特征识别，得到对应的图像特征。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储可执行指令；以及，

处理器，用于与所述存储器显示以执行所述可执行指令从而完成权利要求1-7中任一所述模型生成的方法的操作。

10.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，其特征在于，所述指令被执行时执行权利要求1-7中任一所述模型生成的方法的操作。