[发明专利]增强图像分类模型噪声鲁棒性的方法和装置在审
| 申请号： | 201910296090.6 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110070505A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 赵俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京钲霖知识产权代理有限公司 11722 | 代理人： | 李志新;李静波 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种增强图像分类模型噪声鲁棒性的方法和装置。其中，增强图像分类模型噪声鲁棒性的方法包括：获取原图步骤，获取原图；获取噪声图步骤，获取在原图基础上带有噪声的噪声图；特征提取步骤，通过图像分类模型，对原图和噪声图进行特征提取，得到原图特征和噪声图特征；损失计算步骤，基于原图特征和噪声图特征，计算原图特征和噪声图特征之间的噪声距离，并计算鲁棒性损失；约束步骤，基于鲁棒性损失，约束原图特征与噪声图特征之间的噪声距离。通过噪声图计算鲁棒性损失，并约束原图和带噪声图特征之间的距离，能够高效的有效增强图像分类模型对噪声的鲁棒性，从而提高图像分类模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 噪声图 分类模型 增强图像 鲁棒性 噪声 噪声鲁棒性 图像分类模型 方法和装置 特征提取步骤 损失计算 特征提取 | ||
【主权项】：
1.一种增强图像分类模型噪声鲁棒性的方法，其中，包括：获取原图步骤，获取原图；获取噪声图步骤，获取在所述原图基础上带有噪声的噪声图；特征提取步骤，通过图像分类模型，对所述原图和所述噪声图进行特征提取，得到原图特征和噪声图特征；损失计算步骤，基于所述原图特征和所述噪声图特征，计算所述原图特征和所述噪声图特征之间的噪声距离，并计算鲁棒性损失；约束步骤，基于所述鲁棒性损失，约束所述原图特征与所述噪声图特征之间的所述噪声距离，得到训练后的图像分类模型。
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