[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理领域，该方法包括：获取待识别图像；基于训练好的特征提取模型，得到待识别图像的第一、第二特征信息，其中，第一特征信息用于表征待识别图像的目标子类别，第二特征信息用于表征目标子类别与其他子类别之间的差异，目标子类别和其他子类别属于同一个主类别；将第一特征信息和第二特征信息进行融合，得到融合特征信息；根据融合特征信息确定待识别图像的识别结果；根据识别结果，执行预定操作。本申请通过训练好的特征提取模型得到第一、第二特征信息，并基于融合得到的融合特征信息进行图像识别，可同时考虑特征本身及同一主类别下类内特征的差异性，提高图像识别精度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着终端的普及和终端技术的发展，用户对终端图像识别的精度要求越来越高。例如，用户期望通过终端实时识别各种物体，但是，目前的图像识别方法多是针对特定领域，并且应用在相对复杂的系统中，很难满足终端对通用物体进行识别的精度要求，即目前终端图像识别的精度不高。

发明内容

本申请实施例提出了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高图像识别的准确率。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像识别方法，该方法包括：获取待识别图像；基于训练好的特征提取模型，得到所述待识别图像的第一特征信息和第二特征信息，其中，所述第一特征信息用于表征所述待识别图像的目标子类别，所述第二特征信息用于表征所述目标子类别与其他子类别之间的差异，所述目标子类别和所述其他子类别属于同一个主类别；将所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，得到融合特征信息；根据所述融合特征信息确定所述待识别图像的识别结果；根据所述识别结果，执行预定操作。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像识别装置，该装置包括：图像获取模块，用于获取待识别图像；特征提取模块，用于基于训练好的特征提取模型，得到所述待识别图像的第一特征信息和第二特征信息，其中，所述第一特征信息用于表征所述待识别图像的目标子类别，所述第二特征信息用于表征所述目标子类别与其他子类别之间的差异，所述目标子类别和所述其他子类别属于同一个主类别；特征融合模块，用于将所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，得到融合特征信息；图像识别模块，用于根据所述融合特征信息确定所述待识别图像的识别结果；操作执行模块，用于根据所述识别结果，执行预定操作。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：存储器；一个或多个处理器，与所述存储器耦接；一个或多个应用程序，其中，一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个应用程序配置用于执行上述第一方面提供的图像识别方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读取存储介质，计算机可读取存储介质中存储有程序代码，程序代码可被处理器调用执行上述第一方面提供的图像识别方法。

本申请实施例提供的一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待识别图像，然后基于训练好的特征提取模型，得到可表征待识别图像的目标子类别的第一特征信息、以及表征目标子类别与其他子类别之间的差异的第二特征信息，其中，目标子类别和其他子类别属于同一个主类别，接着融合第一特征信息和第二特征信息得到融合特征信息进行识别，并根据识别结果，执行预定操作。由此，本申请实施例在图像识别时，基于训练好的特征提取模型所提取的特征，可同时考虑特征本身和同一主类别下各子类别特征之间的差异性，从而使得最终融合得到的融合特征信息不仅能够反映不同类别物体之间特征的差异，也能够反映相同类别物体之间特征的差异，因此可以显著提高图像识别的精度，具有更广的应用范围。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。