[发明专利]图片识别方法、识别模型训练方法、装置及电子装置

权利要求书

1.一种图片识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别的目标3D图片；

将所述待识别的目标3D图片输入到第一识别模型中，其中，所述第一识别模型用于对所述待识别的目标3D图片进行识别得到所述待识别的目标3D图片的图片类型，所述第一识别模型的卷积块与第二识别模型的卷积块相同，所述第二识别模型为使用目标训练样本对原始识别模型进行训练得到的模型，所述目标训练样本包括对从3D样本图片中获取的N个目标正方体进行旋转与排序后得到的正方体，N为大于1的自然数；

获取所述第一识别模型输出的所述待识别的目标3D图片的第一类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待识别的目标3D图片之前，还包括：

获取所述3D样本图片；

从所述3D样本图片中确定出原始正方体；

将所述原始正方体拆分为所述N个目标正方体。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述N为大于1的正整数的3次方，所述将所述原始正方体拆分为所述N个目标正方体包括：

保持相邻的两个所述目标正方体之间间隔M个体素，从所述原始正方体中拆分出所述N个目标正方体，所述M为大于0且小于J-1的正整数，所述J为所述目标正方体的边长。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待识别的目标3D图片之前，还包括：

从所述N个目标正方体中确定出第一目标正方体；

将所述第一目标正方体旋转第一角度；

将所述N个目标正方体中，旋转所述第一角度之后的所述第一目标样本正方体与其他目标正方体进行排序，得到所述目标训练样本。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将所述N个目标正方体中，旋转所述第一角度之后的所述第一目标样本正方体与其他目标正方体进行排序，得到所述目标训练样本之后，还包括：

将所述目标训练样本输入到所述原始识别模型中，以对所述原始识别模型进行训练，得到所述第二识别模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的目标3D图片之前，还包括：

获取所述原始识别模型对所述目标训练样本进行识别后输出的识别结果，其中，所述识别结果中包括所述目标训练样本中所述目标正方体的各种排序顺序与每一个所述目标正方体的旋转角度的概率；

在所述识别结果满足第一目标函数的概率大于第一阈值时，将所述原始识别模型确定为所述第二识别模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的目标3D图片之前，还包括：

将所述第二识别模型的卷积块确定为所述第一识别模型的卷积块；

使用第一训练样本对所述第一识别模型进行训练，直到所述第一识别模型的准确度大于第二阈值，其中，所述第一训练样本包括第一3D图片与所述第一3D图片的类型。

8.一种识别模型训练方法，其特征在于，包括：

获取3D样本图片，从所述3D样本图片中分割出N个目标正方体；

对所述N个目标正方体执行预定操作，得到目标训练样本，其中，所述预定操作包括对所述N个目标正方体进行旋转和排序；

使用所述目标训练样本对原始识别模型进行训练，得到第二识别模型，其中，所述原始识别模型用于输出对所述目标训练样本的识别结果，在所述识别结果满足第一目标函数的概率大于第一阈值时，将所述原始识别模型确定为所述第二识别模型。