[发明专利]一种图像识别网络模型训练方法、图像识别方法及装置在审
| 申请号： | 201910262855.4 | 申请日： | 2019-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN110163082A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 葛政;揭泽群;王浩;李志鋒;龚迪洪;刘威 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种图像识别网络模型训练方法，包括：获取待训练图像集合所对应的第一图像特征；通过待训练身份分类器获取第一身份预测结果，通过待训练姿态分类器获取第一姿态预测结果；根据第一身份预测结果以及身份标签得到身份分类器，根据第一姿态预测结果以及姿态标签得到姿态分类器；通过待训练生成器对第一图像特征进行姿态转换，得到待训练图像集合所对应的第二图像特征；通过身份分类器获取第二身份预测结果，通过姿态分类器获取第二姿态预测结果；对待训练生成器进行训练，得到生成器。本申请还公开图像识别方法及装置。本申请基于经过组织的图像特征进行训练，相对于原始图像而言具有较小的空间维度，降低了训练的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 分类器 图像识别 图像特征 身份 预测结果 姿态预测 生成器 训练图像集合 网络模型 申请 空间维度 身份标签 原始图像 姿态转换 标签 | ||
【主权项】：
1.一种图像识别网络模型训练方法，其特征在于，包括：获取待训练图像集合所对应的第一图像特征，其中，所述待训练图像集合包括至少一个待训练图像，所述待训练图像具有身份标签以及姿态标签，所述身份标签用于表示所述待训练图像中目标对象的身份信息，所述姿态标签用于表示所述待训练图像中所述目标对象的姿态信息；通过待训练身份分类器获取所述第一图像特征所对应的第一身份预测结果，通过待训练姿态分类器获取所述第一图像特征所对应的第一姿态预测结果；根据所述第一身份预测结果以及所述身份标签对所述待训练身份分类器进行训练，得到身份分类器，根据所述第一姿态预测结果以及所述姿态标签对所述待训练姿态分类器进行训练，得到姿态分类器；通过待训练生成器对所述第一图像特征进行姿态转换，得到所述待训练图像集合所对应的第二图像特征，其中，所述第二图像特征对应于目标姿态；通过所述身份分类器获取所述第二图像特征所对应的第二身份预测结果，通过所述姿态分类器获取所述第二图像特征所对应的第二姿态预测结果；根据所述第二身份预测结果、所述身份标签、所述第二姿态预测结果、目标姿态标签、所述第二图像特征以及第三图像特征，对所述待训练生成器进行训练，得到生成器，其中，所述第三图像特征为所述待训练图像集合中属于所述目标姿态的待训练图像所对应的图像特征，所述目标姿态标签表示所述目标姿态的信息，所述生成器用于生成图像识别网络模型。
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