[发明专利]一种用于图像识别的模型训练方法及装置

摘要

本申请公开了一种用于图像识别的模型训练方法及装置，在该方法中可以获取各样本图像，而后，根据各样本图像确定至少一个图像序列，每个图像序列可以由至少两个样本图像构成，针对每个图像序列，可以对该图像序列中包含的样本图像进行组合，得到组合图像，并将该组合图像输入到预设的图像识别模型中，得到识别结果，根据确定出的该图像序列对应的第一权重序列、该识别结果以及预先标注的该图像序列中各样本图像对应的标注结果，确定该图像序列对应的损失，不同的图像序列对应的第一权重序列相同，根据确定出的各图像序列对应的损失，训练图像识别模型。由于可以通过图像组合的方式得到训练样本，与现有技术相比，降低了获取训练样本耗费的成本。

主权项

1.一种用于图像识别的模型训练方法，其特征在于，包括：获取各样本图像；根据所述各样本图像确定至少一个图像序列，其中，每个图像序列由至少两个样本图像构成；针对每个图像序列，对该图像序列中包含的样本图像进行组合，得到组合图像，将所述组合图像输入到预设的图像识别模型中，得到识别结果；根据确定的该图像序列对应的第一权重序列、所述识别结果以及预先标注的该图像序列中各样本图像对应的标注结果，确定该图像序列对应的损失，不同的图像序列对应的第一权重序列相同；根据各图像序列对应的损失，训练所述图像识别模型。