[发明专利]图像识别方法及装置、电子设备、存储介质在审

专利信息
申请号: 202210125310.0 申请日: 2022-02-10
公开(公告)号: CN114445724A 公开(公告)日: 2022-05-06
发明(设计)人: 李响;李亚乾;郭彦东 申请(专利权)人: OPPO广东移动通信有限公司
主分类号: G06V20/20 分类号: G06V20/20;G06N3/08
代理公司: 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 代理人: 刘抗美
地址: 523860 广东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图像 识别 方法 装置 电子设备 存储 介质
【说明书】:

本公开实施例是关于一种图像识别方法及装置、电子设备、存储介质,涉及计算机技术领域,该图像识别方法包括:通过参考对象获取多个语义标签,并获取与各所述语义标签对应的视觉表征;根据所述语义标签以及所述视觉表征,建立应用体系对应的标签体系;基于所述标签体系对待处理图像进行标注识别,确定所述待处理图像中的物体位置和物体类别。本公开的技术方案能够提高标签体系的精准度以及图像识别的准确性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域,具体而言,涉及一种图像识别方法、图像识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

物体检测是计算机视觉中一项基本的识别任务,用于识别图像包含的物体以及物体的位置。在使用网络模型进行物体检测时,数据中标注物体的类别种类和定义会直接影响对物体类别的识别准确度。

相关技术中,主要是根据语义标签来确定物体类别,或者是根据少量物体进行标签标注。在上述方式中,由于部分物体是通过生活经验划分的,语义标签确定物体类别可能造成类内差异大、类间差异小的情况,具有一定的局限且准确性较差。

需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种图像识别方法及装置、电子设备、存储介质,进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的分类准确性较低的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面,提供一种图像识别方法,包括:通过参考对象获取多个语义标签,并获取与各所述语义标签对应的视觉表征;根据所述语义标签以及所述视觉表征,建立应用体系对应的标签体系;基于所述标签体系对待处理图像进行标注识别,确定所述待处理图像中的物体位置和物体类别。

根据本公开的一个方面,提供一种图像识别装置,包括:视觉表征获取模块,用于通过参考对象获取多个语义标签,并获取与各所述语义标签对应的视觉表征;标签体系构建模块,用于根据所述语义标签以及所述视觉表征,建立应用体系对应的标签体系;标注识别模块,用于基于所述标签体系对待处理图像进行标注识别,确定所述待处理图像中的物体位置和物体类别。

根据本公开的一个方面,提供一种电子设备,包括:处理器;以及存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的图像识别方法。

根据本公开的一个方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的图像识别方法。

本公开实施例中提供的图像识别方法、图像识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质中,一方面,通过语义标签和视觉表征构建标签体系,能够从不同的多个维度来进行标签体系的构建,避免了只能从语义标签构建标签体系而导致的局限性,能够提高标签体系的准确性和全面性。另一方面,通过根据语义标签和视觉表征建立的标签体系来对待处理图像进行标注识别,避免了类内差异大、类间差异小的情况,并且由于可以通过大量参考对象构建的标签体系来进行标注,提高了准确性和全面性,能够进行精准的物体检测。

应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,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。

图1示出了可以应用本公开实施例的图像识别方法的系统架构的示意图。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于OPPO广东移动通信有限公司,未经OPPO广东移动通信有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210125310.0/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top