[发明专利]一种图像识别模型训练的方法、图像识别的方法及装置

摘要

本申请公开了一种图像识别模型训练的方法，包括：获取待训练图像集合；基于待训练图像集合，通过待训练图像识别模型获取第一预测概率、第二预测概率、第三预测概率以及第四预测概率；根据第一预测概率、第二预测概率、第三预测概率以及第四预测概率，确定目标损失函数；基于目标损失函数训练待训练图像识别模型，得到图像识别模型。本申请还公开了一种图像识别的方法和装置。本申请采用有标注的，且针对不同任务的医学图像和未标注的医学图像共同对模型进行训练，有效利用了已标注图像和未标注图像，不但降低了对图像标注的需求，还增加了训练的数据量，从而在节省标注资源的同时还能提升模型的预测效果。

主权项

1.一种图像识别模型训练的方法，其特征在于，包括：/n获取待训练图像集合，其中，所述待训练图像集合至少包括第一图像集合、第二图像集合和第三图像集合，所述第一图像集合包括至少一个第一图像，所述第二图像集合包括至少一个第二图像以及至少一个干扰图像，所述第三图像集合包括至少一个第三图像，所述第一图像为第一任务所对应的已标注图像，所述第二图像为第一任务所对应的未标注图像，所述第三图像为第二任务所对应的已标注图像，所述第一任务与所述第二任务属于不同的任务；/n基于所述待训练图像集合，通过待训练图像识别模型获取第一预测概率、第二预测概率、第三预测概率以及第四预测概率，其中，所述第一预测概率为基于所述第一图像集合输出的一个预测结果，所述第二预测概率和所述第三预测概率为基于所述第二图像集合输出的一个预测结果，所述第四预测概率为基于所述第三图像集合输出的一个预测结果；/n根据所述第一预测概率、第二预测概率、第三预测概率以及第四预测概率，确定目标损失函数，其中，所述目标损失函数至少包括第一损失函数、第二损失函数以及第三损失函数，所述第一损失函数为根据所述第一预测概率确定的，所述第二损失函数为根据所述第二预测概率和所述第三预测概率确定的，所述第三损失函数为根据所述第四预测概率确定的；/n基于所述目标损失函数训练所述待训练图像识别模型，得到图像识别模型。/n