[发明专利]图像分类模型训练、图像分类、个性化推荐方法及装置有效
| 申请号： | 201910848294.6 | 申请日： | 2017-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN110580482B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 顾佳伟;马林;刘威 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/764;G06K9/62;G06F16/583 |
| 代理公司： | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 黄晓庆 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种图像分类模型训练及装置、图像分类方法及装置、个性化推荐方法及装置、计算机存储介质及设备，一个实施例的方法包括：提取各样本图像的全局图像特征；根据各样本图像及各样本图像的全局图像特征，确定各样本图像的局部关键区域；提取各样本图像的局部关键区域的图像特征；根据各样本图像的全局图像特征及各样本图像的局部关键区域的图像特征，获取各样本图像分别对应的关联特征；初始化分类模型获得初始分类模型；根据各样本图像的全局图像特征、各样本图像的局部关键区域的图像特征及各样本图像的关联特征，对初始分类模型进行训练，获得训练后的图像分类模型。依据本实施例获得的图像分类模型进行图像分类时，能够提高图像分类准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 分类 模型 训练 个性化 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种图像分类模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：/n提取各样本图像的全局图像特征；/n根据各所述样本图像以及各所述样本图像的全局图像特征，确定各所述样本图像的局部关键区域；/n提取各所述样本图像的局部关键区域的图像特征；/n根据各所述样本图像的全局图像特征以及各所述样本图像的局部关键区域的图像特征，获取各所述样本图像分别对应的关联特征；/n初始化分类模型，获得初始分类模型；/n根据各所述样本图像的全局图像特征、各所述样本图像的局部关键区域的图像特征以及各所述样本图像的关联特征，对所述初始分类模型进行训练，获得训练后的图像分类模型。/n
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