[发明专利]一种图像识别模型训练方法、图像识别方法及相关设备

权利要求书

1.一种图像识别模型训练方法，其特征在于，包括：

通过第一图像识别模型的第一特征提取模块，提取训练集中各样本图像的特征，获得各样本图像的第一特征矩阵；其中，所述第一特征提取模块的模型参数是从已训练的第二图像识别模型迁移得到的，所述第一图像识别模型和所述第二图像识别模型用于识别不同的目标；

通过所述第一相似度度量模块，对各第一特征矩阵进行映射，获得各第二特征矩阵，并确定每两个第二特征矩阵之间的相似度；

根据每两个第二特征矩阵之间的相似度，确定所述第一图像识别模型的训练损失；

根据所述训练损失，调整所述第一相似度度量模块的模型参数，直到所述第一图像识别模型的训练损失满足目标损失，获得已训练的第一图像识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，调整所述第一相似度度量模块的模型参数，包括：

在每一次调整过程中，按照预设调整范围，调整第一相似度度量模块的模型参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在每一次调整过程中，对调整后的第一相似度度量模块的模型参数进行正则化约束。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一相似度度量模块的模型参数包括单位矩阵形式的转移矩阵。

5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，确定每两个第二特征矩阵之间的相似度，包括：

针对每两个第二特征矩阵，确定两个第二特征矩阵之间的余弦相似度。

6.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

通过已训练的第一图像识别模型，对待处理图像进行识别；其中，已训练的第一图像识别模型是通过权利要求1～5任一项所述的方法训练得到的；

获得所述待处理图像的目标分类。

7.一种训练图像识别模型的装置，其特征在于，包括：

特征提取模块：用于提取训练集中各样本图像的特征，获得各样本图像的第一特征矩阵；其中，所述特征提取模块的模型参数是从已训练的第二图像识别模型迁移得到的，第一图像识别模型和所述第二图像识别模型用于识别不同的目标；

训练模块：用于通过第一相似度度量模块，对各第一特征矩阵进行映射，获得各第二特征矩阵，并确定每两个第二特征矩阵之间的相似度；以及，根据每两个第二特征矩阵之间的相似度，确定所述第一图像识别模型的训练损失；以及，根据所述训练损失，调整所述第一相似度度量模块的模型参数，直到所述第一图像识别模型的训练损失满足目标损失，获得已训练的第一图像识别模型。

8.一种图像识别装置，其特征在于，包括：

识别模块：用于通过已训练的第一图像识别模型，对待处理图像进行识别；其中，已训练的第一图像识别模型是通过权利要求1～6任一所述的方法获得的；

获得模块：用于获得所述待处理图像的目标分类。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序指令执行如权利要求1～5或6中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1～5或6中任一项所述的方法。