[发明专利]一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法可以对待处理图像进行对象检测，得到对象检测图像，将对象检测图像输入到局部特征提取网络中进行特征提取，得到多个局部特征信息，将多个局部特征信息输入到局部特征重组网络中进行特征重组，得到重组特征信息，将重组特征信息输入到图像识别网络中进行类型识别，得到对象检测图像对应的目标类型信息。该方法可以提取对象检测图像中的局部特征信息，并对局部特征信息进行重组，从而提高模型对局部特征信息辨识能力，减少对象检测图像的类间干扰，提高了对对象检测图像识别的准确性和稳定性。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。现有技术中，在对复杂图像进行识别时，往往采用将复杂图像整体作为标注信息，训练卷积神经网络对图像进行高级语义特征提取并识别的方式，但在复杂图像存在多种相似类型的情况下，使用该方法会导致较大的类间干扰，从而使得图像识别的准确性和稳定性下降，导致误检测、识别类型错误等问题。

发明内容

本申请提供了一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，可以得到减少对象检测图像的类间干扰，提高对象检测图像识别的准确性和稳定性。

一方面，本申请提供了一种图像识别方法，所述方法包括：

对待处理图像进行对象检测，得到对象检测图像，所述对象检测图像为所述待处理图像中位于同一连通区域的至少两个对象的对象图像；

将所述对象检测图像输入到局部特征提取网络中进行特征提取，得到多个局部特征信息，所述局部特征信息为所述至少两个对象中每个对象对应的特征信息；

将所述多个局部特征信息输入到局部特征重组网络中进行特征重组，得到重组特征信息；

将所述重组特征信息输入到图像识别网络中进行类型识别，得到所述对象检测图像对应的目标类型信息。

另一方面提供了一种图像识别装置，所述装置包括：

对象检测模块，用于对待处理图像进行对象检测，得到对象检测图像，所述对象检测图像为所述待处理图像中位于同一连通区域的至少两个对象的对象图像；

特征提取模块，用于将所述对象检测图像输入到局部特征提取网络中进行特征提取，得到多个局部特征信息，所述局部特征信息为所述至少两个对象中每个对象对应的特征信息；

特征重组模块，用于将所述多个局部特征信息输入到局部特征重组网络中进行特征重组，得到重组特征信息；

类型识别模块，用于将所述重组特征信息输入到图像识别网络中进行类型识别，得到所述对象检测图像对应的目标类型信息。

另一方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述所述的一种图像识别方法。

另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述所述的一种图像识别方法。

另一方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的图像识别方法。