[发明专利]图像识别模型的训练方法、图像识别方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像识别模型的训练方法，包括：

对辅助领域的第一样本图像进行灰度化，得到第一辅助图像；

将所述第一辅助图像输入辅助模型，通过所述辅助模型中的辅助编码器和辅助解码器对所述第一辅助图像进行色彩恢复，得到第二辅助图像；

根据所述第一辅助图像和所述第二辅助图像，对所述辅助编码器和所述辅助解码器进行预训练；

采用目标领域的第二样本图像对目标模型进行微调，且将经微调的目标模型作为目标领域的图像识别模型；所述目标模型中的目标编码器采用经预训练的辅助编码器进行初始化。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一辅助图像输入辅助模型，通过所述辅助模型中的辅助编码器和辅助解码器对所述第一辅助图像进行色彩恢复，得到第二辅助图像，包括：

对所述第一辅助图像进行掩码遮挡得到经遮挡的第一辅助图像；

将经遮挡的第一辅助图像输入辅助模型，通过所述辅助模型中的辅助编码器和辅助解码器对所述第一辅助图像进行色彩恢复和遮挡位置重建，得到第二辅助图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述第一辅助图像进行掩码遮挡得到经遮挡的第一辅助图像，包括：

采用预设的遮挡比例，对所述第一辅助图像进行掩码遮挡得到经遮挡的第一辅助图像；所述遮挡比例小于遮挡比例阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一辅助图像和所述第二辅助图像，对所述辅助编码器和所述辅助解码器进行预训练，包括：

根据所述第一辅助图像中每一像素点的像素值，与所述第二辅助图像中对应像素点的像素值，确定预训练损失函数；

采用所述预训练损失函数，对所述辅助编码器和所述辅助解码器进行预训练。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采用目标领域的第二样本图像对目标模型进行微调，包括：

将目标领域的第二样本图像输入目标模型中的目标编码器进行特征提取，得到第二目标特征；

将所述第二目标特征输入目标模型中的目标输出层，得到第二样本图像的预测信息；

采用所述第二样本图像的标注信息和所述预测信息，对所述目标编码器和所述目标输出层进行微调。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述采用所述第二样本图像的标注信息和所述预测信息，对所述目标编码器和所述目标输出层进行微调，包括：

根据所述第二样本图像的标注信息和所述预测信息之间的差值，确定交叉熵损失；

针对所述目标编码器中的目标编码参数，确定所述目标编码参数在所述辅助编码器中对应的辅助编码参数，并根据所述目标编码参数和所述辅助编码参数确定正则化损失；

根据所述交叉熵损失和所述正则化损失，对所述目标编码器和所述目标输出层进行微调。

7.根据权利要求5所述的方法，所述目标编码器采用视觉变换器中的编码器；

在所述目标模型为图像分割任务的情况下，所述目标输出层为语义分割的解码器；在所述目标模型为图像分类任务的情况下，所述目标输出层为线性分类器。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述目标领域为医学领域；所述目标模型用于对医学领域的图像进行处理。

9.一种图像识别方法，包括：

获取目标领域中待识别的目标图像；

将所述目标图像输入目标领域的图像识别模型，得到目标图像的识别结果；

其中，所述目标领域的图像识别模型采用如权利要求1-8中任一项所述的方法训练得到。