[发明专利]图像识别方法、装置和存储介质在审
| 申请号： | 201910870978.6 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110674716A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 黄鹏程 | 申请（专利权）人： | 腾讯云计算(北京)有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 44300 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) | 代理人： | 汪阮磊 |
| 地址： | 100190 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种图像识别方法、装置和存储介质；本发明实施例可以获取待识别图像和图像识别模型，图像识别模型包括全连接第一子层和全连接第二子层，图像识别模型由标注了图像类型和图像类型分组的训练图像集训练而成；对待识别图像进行特征提取，得到待识别图像的图像特征；采用全连接第一子层对图像特征进行分组分析，得到待识别图像的分组向量；基于分组向量确定待识别图像的类型分组；采用全连接第二子层基于类型分组对分组向量进行加权求和处理，得到待识别图像的分类向量；根据分类向量确定待识别图像的图像类型。本方案通过先判断图像的分组，再针对图像的分组计算图像的类型，从而减少计算量，由此提升图像识别方法的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 分组 图像识别 子层 图像类型 分类向量 图像特征 向量 加权求和处理 训练图像集 存储介质 分组分析 特征提取 向量确定 计算量 标注 | ||
【主权项】：
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别图像和图像识别模型，所述图像识别模型包括全连接第一子层和全连接第二子层，所述图像识别模型由标注了图像类型和图像类型分组的训练图像集训练而成；/n对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的图像特征；/n采用所述全连接第一子层对所述图像特征进行分组分析，得到所述待识别图像的分组向量；/n基于所述分组向量确定所述待识别图像的类型分组；/n采用所述全连接第二子层基于所述类型分组对所述分组向量进行加权求和处理，得到所述待识别图像的分类向量；/n根据所述分类向量确定所述待识别图像的图像类型。/n
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