[发明专利]用于生成图像识别模型的方法和装置

摘要

本申请实施例公开了用于生成图像识别模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取第一样本集合，第一样本包括随机文字和利用随机文字生成的文字图像；基于初始神经网络和第一样本集合，利用机器学习的方法训练得到预训练的初始神经网络；获取第二样本集合，第二样本包括文字图像和与文字图像对应的标注信息，标注信息用于指示文字图像中包含的文字；基于预训练的初始神经网络和第二样本集合，利用机器学习的方法训练得到二次训练的初始神经网络作为图像识别模型。该实施方式能够节省训练样本的人工标注成本。

主权项

1.一种用于生成图像识别模型的方法，包括：获取第一样本集合，第一样本包括随机文字和利用随机文字生成的文字图像；基于初始神经网络和所述第一样本集合，利用机器学习的方法训练得到预训练的初始神经网络，使得将第一样本的文字图像输入到预训练后的初始神经网络得到的识别结果中相应随机文字的概率值大于或等于预设概率值；获取第二样本集合，第二样本包括文字图像和与文字图像对应的标注信息，标注信息用于指示文字图像中包含的文字；基于预训练的初始神经网络和所述第二样本集合，利用机器学习的方法训练得到二次训练的初始神经网络，使得将第二样本的文字图像输入到二次训练后的初始神经网络得到的识别结果中相应标注信息中的文字的概率值大于或等于预设概率值，将二次训练后的初始神经网络作为图像识别模型。