[发明专利]一种图像分类方法和装置

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：

获取待分类图像；

对所述待分类图像进行语义引导的注意力权重处理，得到所述待分类图像的待分类属性视觉基元特征和待分类物体视觉基元特征，所述语义引导的注意力权重处理是基于从训练数据集中提取的属性语义特征和物体语义特征，与所述待分类图像的特征图进行计算得到属性视觉基元特征和物体特征的处理过程；

将所述待分类属性视觉基元特征和所述待分类物体视觉基元特征输入图像分类器进行分类处理，得到与所述待分类图像对应的目标分类结果，所述图像分类器由所述训练数据集中的图像样本，所述图像样本对应的属性语义特征、物体语义特征，以及细粒度属性原型和细粒度物体原型训练得到，使其针对图像的属性视觉基元特征和物体视觉基元特征进行分类，其中，每一个所述细粒度属性原型由从对应属性语义特征和物体语义特征组合的所述图像样本中提取的属性视觉基元特征计算得到，所述细粒度物体原型由从对应物体语义特征和属性语义特征的所述图像样本中提取的物体视觉基元特征计算得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取训练数据集，所述训练数据集中包括多个图像样本，每一个所述图像样本包括属性标签和物体标签；

从每一个所述图像样本中提取特征图；

对所述属性标签和所述物体标签进行语义提取处理，得到属性语义特征和物体语义特征；

基于所述属性语义特征和所述物体语义特征的语义相似度，从所述图像样本中选取目标图像进行图像混合，得到新图像样本；

提取所述新图像样本的特征图、属性语义特征和物体语义特征；

将所有的所述图像样本和所述新图像样本的所述特征图、所述属性语义特征和所述物体语义特征进行语义引导的注意力权重处理，得到与每一个所述图像样本或者所述新图像样本对应的属性视觉基元特征和物体视觉基元特征；

基于预设的分类器结构、所述属性视觉基元特征、所述物体视觉基元特征进行训练，得到图像分类器。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所有的所述图像样本和所述新图像样本的所述特征图、所述属性语义特征和所述物体语义特征进行语义引导的注意力权重处理，得到与每一个所述图像样本或者所述新图像样本对应的属性视觉基元特征和物体视觉基元特征，包括：

对所有的所述属性语义特征和所述特征图进行计算，得到所述特征图与每一个所述属性语义特征之间的属性相似度；

对所述属性相似度进行卷积计算及整合并与所述特征图进行计算，得到与所述图像样本或者所述新图像样本的所述属性语义特征对应的属性视觉基元特征；

对所有的所述物体语义特征和所述特征图进行计算，得到所述特征图与每一个所述物体语义特征之间的物体相似度；

对所述物体相似度进行卷积计算及整合并与所述特征图进行计算，得到与所述图像样本或者所述新图像样本的所述物体语义特征对应的物体视觉基元特征。