[发明专利]一种交互式素材图片分类方法及装置、存储介质

说明书

本申请公开了一种交互式素材图片分类方法及装置、存储介质，所述方法包括：随机选取部分素材图片进行分类，分类结果存储入素材库；根据三元组网络Triple Network训练所述素材库中的素材图片，得到已分类的素材向量；将未分类的所述素材图片根据三元组网络Triple Network计算素材向量；计算所述素材向量与所述已分类的素材向量的相似度；根据所述相似度确定所述素材向量对应的素材图片的分类。本申请实施例能够快速的对素材图片进行整理归类，减少人工成本和时间成本，不同的用户可以根据自己的需求来确定素材类型，不需要标注大量的数据，来训练模型。

技术领域

本申请实施例涉及图像分类技术领域，尤其涉及一种交互式素材图片分类方法及装置、存储介质。

背景技术

近年来，随着大数据时代的到来和计算机硬件的发展，人工智能在我们的生活中越来越普及。其中，深度学习技术在计算机视觉得到了广泛的应用，而图像分类识别是应用最广泛的技术之一，如拍照识物、人脸识别、交通标志识别、手势识别、垃圾分类等。这些技术在电子商务行业、汽车工业、游戏产业、制造业得到了相应的应用。

对于界面设计师、室内设计师、游戏原画师等各行各业的设计师，通常都会储备大量的素材图像，对这些素材图片进行归类整理存档，有助于使用的时候快速的找到想要的类型图像。而对大量的素材图像进行人工分类，是非常耗时费力的。如果能有效的结合深度学习中的图像分类技术来对素材图像进行分类归档，将会大量节省人力和时间成本。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种交互式素材图片分类方法及装置、存储介质。

根据本申请的第一方面，提供一种交互式素材图片分类方法，包括：

随机选取部分素材图片进行分类，分类结果存储入素材库；

根据三元组网络Triple Network训练所述素材库中的素材图片，得到已分类的素材向量；

将未分类的所述素材图片根据三元组网络Triple Network计算素材向量；

计算所述素材向量与所述已分类的素材向量的相似度；根据所述相似度确定所述素材向量对应的素材图片的分类。

作为一种实现方式，所述方法还包括：

所述随机选取部分素材图片进行分类，分类结果存储入素材库，包括：

在待分类素材图片中选取少量素材图片进行人工分类；

所述素材库中按照分类结果分别存储素材图片。

作为一种实现方式，所述根据三元组网络Triple Network训练所述素材库中的素材图片，包括：

三元组网络Triple Network每次输入三个素材图片，分别是候选素材x、候选素材的同类素材x⁺、候选素材的异类素材x^-；

通过欧氏距离计算x分别与x⁺、x^-的距离；

使用损失函数、Adam优化器优化模型参数，最小化同类素材的差异和最大化异类素材的差异，得到所述素材图片对应的素材向量。

作为一种实现方式，所述计算所述素材向量与所述已分类的素材向量的相似度，包括：

分别获取素材向量与已分类的素材向量；

根据欧氏距离公式计算素材向量与已分类的素材向量的欧氏距离；

根据欧氏距离大小确定素材向量与已分类的素材向量的相似度。

作为一种实现方式，所述方法还包括：

根据所述素材图片与素材库中的素材图片分别计算所述相似度；