[发明专利]针对图像识别模型的处理方法及装置

权利要求书

1.一种针对图像识别模型的处理方法，所述方法包括：

基于样本集中的第一样本图像得到第一分辨率下的第一图像，所述第一样本图像对应有第一识别标签；

利用基于所述样本集预训练的图像识别模型处理所述第一图像得到的模型损失生成第一对抗样本图像；

对所述第一对抗样本图像提高分辨率，得到第二分辨率的第二图像，所述第二分辨率高于所述第一分辨率；

利用所述第二图像和所述第一识别标签作为第一修正样本进一步训练所述预训练的图像识别模型，以得到经过修正的图像识别模型从而用于图像识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于样本集中的第一样本图像得到第一分辨率下的第一图像包括：

从样本集获取所述第一样本图像；

对所述第一样本图像进行分辨率缩小操作，得到所述第一分辨率下的第一图像，其中，所述分辨率缩小操作包括卷积操作、像素合并操作、像素筛除操作中的至少一项。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用基于所述样本集预训练的图像识别模型处理所述第一图像得到的模型损失生成第一对抗样本图像包括：

对所述第一图像添加当前扰动，得到当前扰动图像，其中所述当前扰动图像的图像特征由所述第一图像的图像与当前扰动的扰动值的叠加结果确定；

确定经过预训练的图像识别模型处理所述当前扰动图像的模型损失；

以所述模型损失针对所述当前扰动图像的图像特征的梯度增大为目标，调整所述当前扰动，以生成所述第一对抗样本图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述模型损失包括识别损失，所述识别损失基于所述预训练的图像识别模型处理所述当前扰动图像得到的输出结果与所述第一样本图像的识别标签的对比确定。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述模型损失包括视觉损失，所述视觉损失基于所述当前扰动图像和所述第一图像的特征对比确定。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述当前扰动图像和所述第一图像的特征通过以下方式进行对比：

通过第一神经网络分别提取所述当前扰动图像和所述第一图像的特征图；

将所述当前扰动图像的特征图和所述第一图像的特征图逐个特征点对比相应差值；

根据各个特征点分别对应的各个差值确定对比结果。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述当前扰动图像和所述第一图像的特征通过以下方式进行对比：

通过第一神经网络分别提取所述当前扰动图像和所述第一图像的特征向量；

根据所述当前扰动图像的特征向量和所述第一图像的特征向量的向量相似度，确定对比结果。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述第一对抗样本图像提高分辨率通过插值法、超分辨率模型、转置卷积之一的上采样方式实现。

9.一种针对图像识别模型的处理装置，所述装置包括：

获取单元，配置为基于样本集中的第一样本图像得到第一分辨率下的第一图像，所述第一样本图像对应有第一识别标签；

生成单元，配置为利用基于所述样本集预训练的图像识别模型处理所述第一图像得到的模型损失生成第一对抗样本图像；

扩展单元，配置为对所述第一对抗样本图像提高分辨率，得到第二分辨率的第二图像，所述第二分辨率高于第一分辨率；

修正单元，配置为利用所述第二图像和所述第一识别标签作为第一修正样本进一步训练所述预训练的图像识别模型，以得到修正后的图像识别模型从而用于图像识别。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述获取单元进一步配置为：

从样本集获取所述第一样本图像；

对所述第一样本图像进行分辨率缩小操作，得到所述第一分辨率下的第一图像，其中，所述分辨率缩小操作包括卷积操作、像素合并操作、像素筛除操作中的至少一项。