[发明专利]图像对象识别

摘要

包括在计算机存储介质上编码的计算机程序的方法、系统和装置，用于识别图像中的对象子类型。这些方法中的一种方法包括：接收训练数据；选择图像的训练数据；确定是否随机置换选定图像的特性的值；向深度神经网络提供特定训练数据或经随机置换的特定训练数据；从深度神经网络接收输出数据，该输出数据指示选定图像中描绘的对象的对象子类型的预测标签、以及表示对象具有对象子类型的可能性的置信度分数；使用期望输出值、预测标签和置信度分数，来更新深度神经网络中的一个或多个权重；以及向移动设备提供深度神经网络，以用于检测一个或多个图像是否描绘具有特定对象子类型的对象。

主权项

1.一种计算机实现方法，包括：在深度神经网络训练系统处接收表示多个图像的训练数据，所述多个图像描绘具有对象子类型的对象，以及所述深度神经网络训练系统用以训练深度神经网络，以识别所述多个图像中描绘的所述对象中的一个对象的所述对象子类型，其中用于描绘所述多个图像中的对应对象的多个对象子类型各自与同一对象类型相对应；对于多次迭代：选择针对来自所述多个图像中的一个图像的特定训练数据；确定是否随机置换由所述特定训练数据表示的选定图像的特性的值；向所述深度神经网络提供所述选定图像的所述特定训练数据或所述选定图像的经随机置换的所述特定训练数据；从所述深度神经网络接收输出数据，所述输出数据指示：预测标签，所述预测标签针对所述选定图像中描绘的对象的特定对象子类型，以及置信度分数，所述置信度分数表示所述选定图像中描绘的所述对象具有所述特定对象子类型的可能性；以及使用以下项来更新所述深度神经网络中的一个或多个权重：期望输出值，所述期望输出值指示所述选定图像中描绘的所述对象的实际对象子类型标签，针对所述特定对象子类型的所述预测标签，以及所述置信度分数，其表示所述选定图像中描绘的所述对象具有所述特定对象子类型的所述可能性；以及向移动设备提供所述深度神经网络，以用于检测一个或多个图像是否描绘具有所述特定对象子类型的对象。