[发明专利]图像物体识别方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本发明提供一种图像物体识别方法、装置、计算机设备及存储介质，图像物体识别方法包括：搭建卷积神经网络，将待识别图像输入卷积神经网络获取m幅卷积特征图，将每幅卷积特征图压缩成n维向量以获取m个n维向量，将m个n维向量一维化并通过全连接层进行学习以获取图像表征；对所述图像表征进行分类并输出待识别图像的分类概率。本实施例实现了端对端学习，比人工抽取特征更加简便，使用了迁移学习，减少训练的成本，计算特征图的相关性特征，并且使用了一个浅层网络学习这个特征，获取了更好的组合特征，提高了物体的识别性能。