[发明专利]一种图像识别方法、装置、设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像，所述待识别图像中有至少一个待识别对象；

将所述待识别图像输入至预先训练的图像识别模型中的第一网络，确定所述待识别图像的文本特征；

将所述待识别图像输入至所述图像识别模型中的第二网络，确定所述至少一个待识别对象的池化特征图像和空间关系特征；

对所述待识别图像的文本特征、所述至少一个待识别对象的池化特征图像和空间关系特征进行特征融合，确定与所述待识别图像对应的共享特征图像；

将所述共享特征图像输入至所述图像识别模型中的第三网络，确定所述待识别图像的识别信息，所述识别信息包括每一所述待识别对象的类别信息和位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待识别图像之前，所述方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集中包括多个样本图像组，每一样本图像组包括样本图像及其对应的标签图像，所述标签图像中标注有目标识别对象的标签识别信息以及所述样本图像的场景信息，所述标签识别信息包括所述目标识别对象的类别信息和位置信息；

利用所述训练样本集中的样本图像组训练预设的图像识别模型，直至满足训练停止条件，得到训练后的图像识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练样本集中的样本图像组训练所述图像识别模型，直至满足训练停止条件，得到训练后的图像识别模型，具体包括：

对每个所述样本图像组，分别执行以下步骤：

将所述样本图像组输入至预设图像识别模型中的第一网络，确定与每一所述样本图像对应的样本文本特征；

将所述样本图像组输入至预设图像识别模型中的第二网络，确定每一可识别对象的样本池化特征图和样本空间关系特征；

根据所述与每一所述样本图像对应的样本文本特征、所述每一可识别对象的样本池化特征图和样本空间关系特征，对每一所述样本图像进行特征融合，确定与每一所述样本图像对应的样本共享特征图像；

将所述样本共享特征图像输入至预设图像识别模型中的第三网络，确定所述每一可识别对象的参考识别信息，所述参考识别信息包括所述可识别对象的分类信息和参考位置信息；

对所述每一可识别对象的参考位置信息进行非极大值抑制处理，过滤不符合预设要求的参考位置信息，确定每一所述样本图像的预测识别信息，所述预测识别信息包括所有可识别对象的分类信息和预测位置信息；

根据目标样本图像的预测识别信息和所述目标样本图像上所有目标识别对象的所述标签识别信息，确定所述预设图像识别模型的损失函数值，所述目标样本图像是所述样本图像组中的任一个；

在所述损失函数值不满足训练停止条件的情况下，调整所述图像识别模型的模型参数，并利用所述样本图像组训练参数调整后的图像识别模型，直至所述损失函数值满足所述训练停止条件，得到训练后的图像识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述样本图像组输入至预设图像识别模型中的第一网络，确定与每一所述样本图像对应的样本文本特征，包括：

对每一所述样本图像，分别执行以下步骤：

将所述样本图像输入至所述预设图像识别模型中的第一网络，根据所述样本图像的上下文信息，确定至少一个文本向量；

拼接所述至少一个文本向量，确定与所述样本图像对应的样本文本特征。