[发明专利]精细化图像识别在审
| 申请号： | 201710592777.5 | 申请日： | 2017-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN109284749A | 公开（公告）日： | 2019-01-29 |
| 发明（设计）人： | 傅建龙;梅涛 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 王茂华;罗利娜 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 根据本公开的实现，提出了一种精细化图像识别的方案。在该方案中，利用第一学习网络的第一子网络提取图像的全局特征；利用第一学习网络的第二子网络、基于全局特征确定图像的第一关注区域，第一关注区域包括图像中对象的可辨识部分；利用第二学习网络的第一子网络提取第一关注区域的第一局部特征；以及至少部分基于第一局部特征确定图像中的对象的类别。通过该方案，实现了对于更精细尺度的图像区域的准确定位，从而可以获得基于精细尺度上的局部特征用于对象识别。 | ||
| 搜索关键词： | 关注区域 局部特征 子网络 全局特征 图像识别 精细化 图像 尺度 精细 对象识别 提取图像 图像区域 准确定位 网络 辨识 学习 | ||
【主权项】：
1.一种设备(100)，包括：处理单元(110)；以及存储器(120)，耦合至所述处理单元(110)并且包含存储于其上的指令，所述指令在由所述处理单元(110)执行时使所述设备(100)执行动作，所述动作包括：利用第一学习网络(210)的第一子网络(212)提取图像(170)的全局特征(213)；利用所述第一学习网络(210)的第二子网络(214)、基于所述全局特征(213)确定所述图像(170)的第一关注区域(201)，所述第一关注区域(201)包括所述图像(170)中对象的可辨识部分；利用第二学习网络(220)的第一子网络(222)提取所述第一关注区域(201)的第一局部特征(223)；以及至少部分基于所述第一局部特征(223)确定所述图像(170)中的所述对象的类别。
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