[发明专利]标签识别模型的训练、识别图像标签的方法及装置

说明书

本发明公开了标签识别模型的训练、识别图像标签的方法及装置，该方法包括：确定样本图像集合，样本图像集合包含预设尺寸范围的至少一个样本图像，根据样本图像集合，对预先确定出的标签识别模型进行训练，得到目标标签识别模型，目标标签识别模型用于识别待识别图像的图像标签。可见，实施本发明能够通过存在风格标签和元素标签的多种尺寸的样本图像训练标签识别模型，进而得到识别多种尺寸图像的图像标签的标签识别模型，减少在识别图像标签时仅考虑图像中主要特征对应的图像标签而忽略与除主要特征以外的其他特征对应的图像标签的情况，提高图像标签识别的准确性和效率，提升宣传的质量。

技术领域

本发明涉及模型训练技术领域，尤其涉及标签识别模型的训练、识别图像标签的方法及装置。

背景技术

随着游戏行业的不断发展，目前市面上出现了多种类型的游戏，为了吸引更多用户关注，大多数游戏公司会通过游戏广告宣传图或游戏视频对游戏进行宣传，还会通过从游戏广告宣传图或游戏视频中提取该游戏的游戏标签，以便于向对特定游戏标签感兴趣的玩家进行宣传。

目前，可预先对各种标签的游戏进行分类，以根据预先分类的游戏标签中识别游戏广告宣传图或游戏视频中与预先分类的游戏标签匹配的游戏标签，而该方法在识别游戏标签时容易忽略游戏广告宣传图或游戏视频中的除主要特征以外的其他特征，导致在识别游戏标签时仅识别图像中主要特征在预先分类的游戏标签中对应的游戏标签，而没有考虑与其他特征对应的游戏标签，降低游戏标签识别的准确性，降低游戏宣传的质量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供标签识别模型的训练、识别图像标签的方法及装置，能够得到识别多种尺寸图像的图像标签的标签识别模型，减少在识别图像标签时仅考虑图像中主要特征对应的图像标签而忽略与除主要特征以外的其他特征对应的图像标签的情况，提高图像标签识别的准确性和效率，提升宣传的质量。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种标签识别模型的训练方法，所述方法包括：

确定样本图像集合，所述样本图像集合包含预设尺寸范围的至少一个样本图像，且所述样本图像集合中所有所述样本图像对应的图像标签包括至少一个风格标签和/或至少一个元素标签；

根据所述样本图像集合，对预先确定出的标签识别模型进行训练，得到目标标签识别模型，所述目标标签识别模型用于识别待识别图像的图像标签。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述样本图像集合，对预先确定出的标签识别模型进行训练，得到目标标签识别模型，包括：

按照预先设定的图像处理策略，确定所述样本图像集合中所有所述样本图像对应的样本调整参数，所述样本调整参数包括至少两个参数值；

根据所有所述参数值及所有所述参数值的数量，划分所述样本图像集合中所有所述样本图像，得到与所有所述参数值的数量相同的子样本图像集合，每个所述子样本图像集合包含至少一个所述样本图像，所有所述子样本图像集合中每个所述子样本图像集合中包含的样本图像均不相同；

从所有所述子样本图像集合中选择其中一个所述子样本图像集合作为起始子样本图像集合，以及确定预先确定出的标签识别模型作为起始标签识别模型，并基于所述起始子样本图像集合对所述起始标签识别模型进行训练，得到训练后的标签识别模型；

将训练后的所述标签识别模型更新为所述初始标签识别模型，以及从剩余所述子样本图像集合中选择其中一个所述子样本图像集合作为所述初始子样本图像集合，并重新执行所述基于所述起始子样本图像集合对所述起始标签识别模型进行训练，得到训练后的标签识别模型的操作；

确定最后一个所述子样本图像集合对应的标签识别模型为目标标签识别模型。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述样本调整参数包括尺寸调整参数，所述尺寸调整参数包括的所有所述参数值用于调整所述样本图像集合中样本图像的图像尺寸；